Achievements

阿尔法磁谱仪（AMS）在轨运行所处的宇宙环境具有高真空、高辐射、大温差等极端特性，导致其热控制系统的在轨运行可靠性受到挑战。AMS的Tracker子探测器热控制系统关键部件已于2020年成功完成在轨升级，准确预测升级后的热控制系统温度响应特性成为持续研究及监测其在轨运行可靠性的关键。由于AMS在轨热环境同时受到多种动态扰动因素的影响，单纯依靠AMS系统级热网络传热模型不足完成多种极端工况下的精确温度响应预测。基于AMS在轨记录的大量热数据，本团队利用前向反馈人工神经网络法建立了AMS的Tracker热控制系统在多种在轨工况下的温度响应神经网络模型，为航天器热分析提供了重要的方法参考。

本文刊登于《NuclearInst. and Methods in Physics Research, A》2022年1027期，主要由高等院研究员崔峥、助理研究员郑晨等完成。