Designing the Nonlinear Guidance Law Adaptable to Initial Deviations for the Vertical Landing of the Booster
محل انتشار: مجله علوم و مهندسی هوافضا، دوره: 15، شماره: 1
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 103
فایل این مقاله در 12 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JASTI-15-1_002
تاریخ نمایه سازی: 8 مرداد 1402
چکیده مقاله:
This study proposes a new non-linear guidance law for a Falcon ۹ missile booster landing's terminal phase using a non-linear vectorized high expansion method. For this purpose, At first, the dynamic modeling of the landing problem is presented, assuming mass, gravity, and density are variables. Then, sensitivity variables are extracted using the vectorized high order expansion method and assuming the parameters constant. Then, the guidance law is extracted to update the path and optimal commands using sensitivity variables. The path and commands of the near-optimal guidance are extracted online using the proposed guidance law. Considering initial deviations, the guidance law performance in simulations are studied using a combination of various initial deviations. The results shown as charts and numerical values of errors indicate that the landing point errors are insignificant, and the vectorized high order expansion method has a desirable performance for the reusable booster's vertical landing.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Morteza Sharafi
Faculty of Electrical & Computer Engineering, Malek Ashtar University of Technology, Tehran, Iran.
Nasser Rahbar
Faculty of Electrical & Computer Engineering, Malek Ashtar University of Technology, Tehran, Iran.
Ali Moharrampour
Faculty of Electrical & Computer Engineering, Malek Ashtar University of Technology, Tehran, Iran.
Abdorreza Kashaninia
Faculty of Electrical & Computer Engineering, Malek Ashtar University of Technology, Tehran, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :