17、行星运动计算系统解析

行星运动计算系统解析

1. 水星计算系统

1.1 水星系统A1

1.1.1 基本参数与计算

当采用年闰余 (e) 为常用值 (11;4\tau),以及将 (\sigma) 从表3.7b中取值并四舍五入到 (1,54;12,30^{\circ}) 时,两者本质上可由公式 (m = 0) 的式(3.13)重现。大多数会合表似乎采用了 (c_{\tau}) 的第二个四舍五入值。通过假设 (e = 11;4\tau),利用式(3.13)推导 (c_{\tau}) 对应的平均会合弧 (\sigma),可得到 (\sigma = 1,54;12,30,…^{\circ})(编号42)和 (1,54;12,28,…^{\circ})(编号1)。

1.1.2 会合周期细分

EL和ML的坐标分别通过对母现象EF和MF应用推值来计算(如图3.7所示),忽略留点,即从ES到EL和从MF到MS的逆行弧包含在从EF到EL和从MF到ML的顺行推值中。除上述程序外,五个辅助表(ACT 800a - e)以 (1^{\circ}) 为间隔提供了作为母现象黄道位置函数的推值控制值。通过线性插值,根据与黄道十二宫 (15^{\circ}) 相关的12个控制值来计算推值(见表3.8)。

MF到ML EF到EL
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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