Modeling And Numerics of Kinetic Dissipative Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Nova Science Pub Inc

作者:Pareschi, Lorenzo (EDT)/ Russo, Giovanni (EDT)/ Toscani, Giuseppe (EDT)

出品人:

页数:220

译者:

出版时间:

价格:$98.00

装帧:HRD

isbn号码:9781594545030

丛书系列:

图书标签:

• 动力学系统
• 耗散系统
• 数值方法
• 建模
• 偏微分方程
• 非平衡态热力学
• 数值模拟
• 计算物理
• 数学物理
• 稀疏气体动力学

好的，这是一份关于一本名为《Modeling And Numerics of Kinetic Dissipative Systems》的图书的详细简介，内容完全不涉及该书本身的具体主题，而是围绕一个完全不同的、详尽的虚构主题展开。 --- 《高精度卫星轨道预测与姿态控制系统设计：基于多体动力学与智能算法的深度融合》 图书简介 本书深入探讨了现代航天工程中最为关键且复杂的领域之一：高精度卫星轨道预测与姿态控制系统的设计、建模与实现。面对当前空间任务对精度、自主性和鲁棒性日益提高的需求，本书提供了一个跨越经典理论与前沿计算方法的综合性框架。全书结构严谨，内容详实，旨在为航天动力学、控制理论、导航制导与控制（GNC）领域的科研人员、工程师以及高年级研究生提供一本兼具理论深度与工程实用性的参考著作。 第一部分：高精度轨道动力学基础与建模挑战（约 400 字） 本部分首先从基础的牛顿万有引力定律出发，系统梳理了卫星在地球引力场中的运动方程。重点分析了非保守力对轨道精度的影响，包括但不限于：地球非球形引力势（采用高阶球谐函数模型，如 EGM2008 模型的应用细节）、大气阻力模型（针对不同轨道高度的经验模型与CFD耦合模型的比较）、太阳辐射压力的精确计算，以及月球和太阳的摄动效应。 随后，本书详细阐述了多体动力学（N-Body Problem）在复杂任务场景下的精确积分方法。传统的数值积分器，如龙格-库塔法（RK4），在处理高精度、长周期预测任务时显现出的局限性被深刻剖析。针对性地，本书引入了高效的辛积分器（Symplectic Integrators）和广义回归积分法（Generalized Averaging Methods），并给出了它们在处理哈密顿系统下的稳定性优势与误差界限分析。轨道参数估计部分，则侧重于星敏感器、GPS接收机和激光测距数据在卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）及无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）框架下的融合技术，特别强调了在数据稀疏或存在异常值时的鲁棒性增强策略。 第二部分：复杂姿态动力学与精确控制理论（约 450 字） 姿态动力学部分聚焦于刚体和柔性体卫星的运动描述。卫星姿态的经典描述工具——欧拉角、四元数和旋转矢量——的优缺点在不同控制场景下的适用性被深入对比。本书着重推导了在非惯性参考系下描述姿态动力学的欧拉方程，并引入了广义动量矩守恒定律来处理内部陀螺仪和反应轮等执行机构对系统动量的影响。对于柔性体卫星（如配备大型太阳翼或机械臂的卫星），模态分析和振动抑制的理论被详尽阐述，包括模态识别技术和基于模态坐标的动力学方程的建立。 在姿态控制理论方面，本书突破了传统的PID控制范畴。首先，对滑模变结构控制（Sliding Mode Control, SMC）在抑制外部扰动（如磁力矩、残余大气扭矩）方面的优越性进行了数学证明和仿真验证。接着，详细介绍了先进的基于能量函数的反步法（Backstepping）设计流程，并展示了如何利用Lyapunov稳定性理论保证姿态跟踪的渐近稳定性。针对捕获或对接等高精度机动任务，本书提出了基于模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）的姿态重构与优化策略，该策略能够实时处理输入约束（如饱和的执行器力矩）和系统非线性。 第三部分：智能算法在轨道保持与姿态鲁棒性中的应用（约 400 字） 本部分是全书的亮点，探讨了如何利用前沿的人工智能技术来提升系统的自适应能力和预测精度。 在轨道保持方面，传统上依赖于预设的脉冲或恒推力模型。本书引入了基于深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）的轨道维持策略。通过构建一个高保真度的环境模拟器（耦合了高精度摄动模型），代理（Agent）学习在燃料消耗最小化与轨道约束保持之间找到最优策略。特别是对高轨卫星的星际漂移和低轨卫星的快速衰减问题，DRL展现出了超越传统最优控制方法的自适应性。 在姿态鲁棒性方面，针对传感器故障或未知外部干扰，本书研究了基于神经网络的在线故障诊断与隔离（FDI）技术。通过训练卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）来识别执行器力矩或传感器读数中的异常模式，系统能够快速切换到冗余控制模式。此外，模糊逻辑控制（Fuzzy Logic Control, FLC）在处理参数不确定性时的应用也被深入分析，构建了能够根据实时姿态误差的“模糊规则”来自适应调整控制增益的系统。 第四部分：仿真、集成与在轨验证流程（约 300 字） 最后一部分关注工程实践。本书详细介绍了一套完整的软硬件在环（Hardware-in-the-Loop, HIL）仿真验证流程。这包括如何构建一个高保真度的模拟环境，用以测试所设计的GNC算法对极端条件（如太阳耀斑导致的磁场变化、传感器暂时失灵）的响应。 在软件层面，MATLAB/Simulink环境下的建模规范与C++/Python代码的集成方法被清晰勾勒。重点讨论了实时操作系统（RTOS）的选择对控制周期抖动的影响，以及如何通过固定点运算优化算法的执行效率，以满足嵌入式系统的严格实时性要求。本书最后以一个完整的LEO（低地球轨道）星座任务为例，演示了从初始轨道确定、姿态捕获、到长期燃料优化分配的全流程集成案例分析，强调了理论模型与实际工程约束之间的桥梁构建。 目标读者： 航天动力学、导航制导与控制、飞行器设计、应用数学、计算物理专业的研究生、博士生、以及航空航天院所和公司从事卫星GNC系统研发的工程师。

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