们试过恩克法减少误差,但计算量太大,IBM 7090撑不住。」
林燃微笑着说道:「恩克法是个好方向,但它太冗长了,你们可以考虑采用变步长龙格-库塔法优化。
步长在近地点小,远地点大,这样既提高精度又减轻计算负担。」
海恩斯若有所思,开始低头在自己的笔记本上演算起来,十来分钟后,他惊喜地抬起头:「这确实能节省不少时间!」
克拉夫特问道:「教授,但传感器数据融合仍是个问题,雷达和惯性导航常不一致。」
克拉夫特想着林燃难得来一次休斯顿,能多薅点羊毛就多薅一点。
作为和林燃共事过的NASA管理层,克拉夫特可是太清楚教授的本事了。
林燃在黑板上画出滤波器示意图:「这可以用卡尔曼滤波解决。它实时融合多源数据,减少噪声。
不知道的就和通用航天商量,他们那肯定有这技术的储备,另外可以用简化的最小二乘法先试试。」
海恩斯好奇问道:「卡尔曼滤波怎麽在我们系统里实现?」
林燃解释道:「它分两步:先用轨道模型预测位置,再用传感器数据校正。能有效降低随机误差。」
克拉夫特思索道:「计算机能处理这些矩阵运算吗?」
林燃点头,一副理所当然的样子:「可以。预计算部分矩阵,用汇编语言优化代码,就能满足实时需求。」
克拉夫特接着问:「还有控制系统,推进器响应慢,常过冲。」
林燃写下反馈方程:「试试PID控制器。根据误差丶累积和变化率调整推进器,能平滑动作,减少过冲。」
海恩斯想了想,问道:「PID比我们现在的比例控制器先进,但调试复杂吗?」
林燃说:「这当然需要时间,但你们有模拟器。地面测试不同参数,就能找到最佳设置。
这需要你们通过比例丶积分丶微分三项优化推进器响应,确保精确调整姿态。」
克拉夫特感觉错综复杂的迷宫快要走出来了,他松了口气:「教授,你的建议太有帮助了!它让我们看到希望,双子座计划有戏了。」
林燃拍了拍他的肩膀:「数学和算法是关键。用好它们,我们离登月的目标也就不远了。」
达拉斯,通用航天工厂的装配车间
车间内,机器轰鸣如雷,焊枪火花飞溅,工人们在组装F-8十字军战斗机的机身。
空气
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