27、太空热光伏电力系统:原理、效率与发展潜力

太空热光伏电力系统:原理、效率与发展潜力

1. 热光伏能源转换概述

热光伏(TPV)能源转换虽尚处于早期发展阶段,但在太空电力系统中极具应用潜力。太空的热能可由聚焦阳光、核反应堆或美国国家航空航天局(NASA)深空任务中使用的放射性同位素热源提供。TPV 能源转换技术可分为两个子系统:一是将热能转换为辐射能,二是将辐射能转换为电能。

与传统的通过热力循环直接将热能转换为电能的系统不同,TPV 系统更为简单。原则上,太空 TPV 系统可以完全被动运行,转换子系统中几乎没有或仅有少量运动部件,最差情况下也只需某种泵送循环冷却子系统。

TPV 系统有两种配置值得关注:
- 黑体辐射发射器与带通滤波器组合系统 :黑体辐射发射器通常在较宽波长范围内发射辐射,搭配带通滤波器可使输出光谱变窄,与太阳能电池的最大光谱响应波长区域重叠。但该系统中,为提高效率,大部分辐射需在发射器和滤波器之间来回循环,因此即使滤波器吸收率很小,也会导致大量辐射能损失,且若热发射器性能与理想黑体相差较大,整体效率会降低。
- 选择性发射器系统 :选择性发射器自然地在窄波长范围内发射辐射,该范围也落在太阳能电池的最大光谱响应波长区域内。相关研究表明,选择性发射器 TPV 系统比滤波器 TPV 系统更可能具有更高的整体效率,因此后续将重点讨论选择性发射器 TPV 系统。

2. TPV 系统效率
2.1 选择性发射器的发展与原理

选择性发射器在高效 TPV 能源转换中的价值最早于 1967 年被 White 和 Schwartz 认识到。此后二十年,寻找合适选择

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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