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航空学报 2018年第S1期39卷 21-29页

作者：张厚喆谷德峰段晓君韦春博国防科技大学文理学院长沙410073

热层大气密度产生的阻力是作用在低轨航天器上最大的非引力摄动,现有大气密度模式存在15%~20%的偏差,难以满足空间任务应用需要。采用NRLMSISE-00模式作为密度参考标准,通过修正Jacchia-Roberts经验大气模式温度参数校准密度,建立温度... 详细信息

热层大气密度产生的阻力是作用在低轨航天器上最大的非引力摄动,现有大气密度模式存在15%~20%的偏差,难以满足空间任务应用需要。采用NRLMSISE-00模式作为密度参考标准,通过修正Jacchia-Roberts经验大气模式温度参数校准密度,建立温度修正量与密度的参数方程。针对部分区域修正量迭代计算发散问题,采用改进高斯牛顿迭代法求解方程。选择经验正交函数(EOF)分解方法分析修正量的时空特征,并与传统球谐(SH)分析的结果进行比较。结果表明,前4阶EOF基函数与前9项球谐基函数分别可提取温度修正量超过85%与80%的变化特征,EOF分解方法对温度修正量的表示效率高于球谐分析方法。第1阶EOF基函数反映了温度参数的整体偏差,第2~4阶EOF基函数对应的时间系数表明温度修正量的变化具有天周期性,且球谐分析得到的时间系数同样具有天周期性的特点。利用前4阶EOF基函数和前9项球谐基函数重构的温度修正量校准Jacchia-Roberts模式,校准后的模式密度偏差分别下降了9.06%与5.37%,表明EOF分解方法与传统球谐分析方法相比,能够更有效地修正温度参数,改进模式精度。

关键词：热层大气大气密度模式模式校准温度修正经验正交函数球谐分析

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SCE-UA算法优化土壤湿度方程中参数的性能研究

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大气科学 2013年第5期37卷 971-982页

作者：李得勤张述文段云霞崔锦中国气象局沈阳大气环境研究所沈阳110016 兰州大学半干旱气候变化教育部重点实验室兰州730000 沈阳市气象台沈阳110168

借助于一维土壤湿度模型,分别将土壤成份和土壤性质相关参数作为待优化的参数,通过观测系统模拟试验的方式,评估SCE-UA(Shuffled Complex Evolution Algorithm)优化算法对这些参数的优化效果。结果表明:优化的效果不仅依赖于参数的取值... 详细信息

借助于一维土壤湿度模型,分别将土壤成份和土壤性质相关参数作为待优化的参数,通过观测系统模拟试验的方式,评估SCE-UA(Shuffled Complex Evolution Algorithm)优化算法对这些参数的优化效果。结果表明:优化的效果不仅依赖于参数的取值范围,还依赖于参数的敏感性,敏感的参数通过优化算法易得到最优值;不敏感的参数存在"不敏感区间",在"不敏感区间"中易陷入次优,通过缩小参数优化分布区间和增加优化的次数可以部分提高优化的效果。此外,模型的超定性也可能导致参数次优值的出现,而通过恰当地给出参数之间的约束条件和优化判据,可以提高参数优化的效果。

关键词：土壤湿度参数优化 SCE—UA 模式校准

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基于经验正交函数的大气密度模式修正方法

基于经验正交函数的大气密度模式修正方法

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作者：张厚喆国防科技大学

学位级别：硕士

热层大气密度产生的阻力是作用在低轨航天器上最大的非引力摄动,会对低轨航天器轨道确定、轨道预报、再入预测等空间任务的开展产生巨大影响。随着我国载人航天事业的快速发展,现有大气密度模式存在的15%至20%的误差,已经难以满足空间... 详细信息

热层大气密度产生的阻力是作用在低轨航天器上最大的非引力摄动,会对低轨航天器轨道确定、轨道预报、再入预测等空间任务的开展产生巨大影响。随着我国载人航天事业的快速发展,现有大气密度模式存在的15%至20%的误差,已经难以满足空间任务应用需要。本文围绕大气密度模式修正方法开展研究,主要工作及创新如下:一、针对Jacchia-Roberts经验大气密度模式存在的误差,借助修正温度参数校准密度的思想,通过构建模式密度对数与温度参数之间的解析偏导数,结合模式关于温度参数非线性的特点,采用大气密度模式校准算法,得到了温度参数修正量的迭代求解过程,为大气密度模式的修正打下基础。二、提出了基于经验正交函数（Empirical Orthogonal Function,EOF）分解的大气密度模式修正方法,并与传统球谐分析的结果进行对比分析。结果表明,前四阶EOF基函数与前九项球谐基函数分别可提取温度修正量85%与80%以上的变化特征,EOF分解方法对温度修正量的表示效率高于球谐分析方法。第一阶EOF基函数能够反映温度参数的整体偏差,第二至四阶EOF基函数对应的时间系数表明温度修正量的变化具有天周期性,且球谐分析得到的时间系数同样反映温度修正量具有天周期性的特点。利用前四阶EOF基函数和前四项球谐基函数重构的温度修正量校准Jacchia-Roberts模式,校准后的模式相对偏差分别下降了9.06%与3.57%。EOF分解方法与传统球谐分析方法相比,能够更有效地修正模式温度参数,提升模式精度。三、针对大气密度模式关于温度参数非线性的特点,采用非线性最小二乘问题求解方法,对比了Gauss-Newton（G-N）迭代法、阻尼Gauss-Newton（阻尼G-N）迭代法以及Levenberg-Marquardt（L-M）算法对Jacchia-Roberts大气密度模式温度参数修正量的计算效果。结果表明,采用G-N迭代法计算模式温度参数修正量,迭代计算结果在部分采样点存在不收敛现象,原因是Jacchia-Roberts模式密度关于温度参数存在一定的非线性关系。为此,进一步研究了阻尼G-N迭代法以及L-M算法,发现两种方法均能够有效克服G-N迭代法的不收敛现象,且修正后的模式均方根偏差平均值都下降了约13.5%,效果相当。在计算量方面,阻尼G-N迭代法和L-M算法的平均迭代次数分别为2.8与2.9,二者相近。由于L-M算法能够调整迭代下降方向,具有更强的适应性,因此该方法在求解模式温度参数修正中的非线性最小二乘问题时更有优势。

关键词：大气密度模式校准温度修正经验正交函数非线性最小二乘问题

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