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基于多神经网络的可展开网状天线型面调整方法

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为在提高可展开网状天线型面精度的同时减少型面调整的工作量,提出了一种基于多神经网络的型面调整方法.通过分析新型张拉网状天线型面与调整索相关性与耦合机制,首次提出了型面调整策略.以10m 口径的新型张拉网状天线为例进行了数值仿真研究,调整后型面的均方根值从5.4×10-3m降低到1.1×10-3m,从而验证了方法的有效性.
An adjustment method for deployable mesh antenna based on multi neural network
To improve the surface accuracy of the deployable mesh antenna and reduce profile adjustment,a surface adjustment method based on multiple neural networks was proposed.By analyzing the correlation and coupling mechanism of the new tension mesh antenna surface,an adjustment strategy was proposed for the first time.Taking a 10m mesh antenna as an example,the root mean square value of the surface was reduced from 5.4× 10-3 m to 1.1× 10-3 m,which verifies the effectiveness of this method.

neural net workmesh antennasurface accuracyshape couplingsurface adjustment

苏冠龙、马小飞、范叶森、郑士昆、李洋、李团结、李欢笑、林坤阳

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西安空间无线电技术研究所,西安 710100

西安电子科技大学机电工程学院,西安 710071

神经网络 网状天线 型面精度 型面耦合 型面调整

国家自然科学基金中国博士后科学基金

521752422021M703492

2024

中国空间科学技术
中国空间技术研究院

中国空间科学技术

CSTPCD北大核心
影响因子:0.404
ISSN:1000-758X
年,卷(期):2024.44(2)
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