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Low-thrust space propulsion systems enable flexible high-energy deep space missions, but the design and optimization of the interplanetary transfer trajectory is usually difficult. It involves much experience and expert knowledge because the convergence behavior of traditional local trajectory optimization methods depends strongly on an adequate initial guess. Within this extended abstract, evolutionary neurocontrol, a method that fuses artificial neural networks and evolutionary algorithms, is proposed as a smart global method for low-thrust trajectory optimization. It does not require an initial guess. The implementation of evolutionary neurocontrol is detailed and its performance is shown for an exemplary mission.
Physische Prototypen, also Anschauungs- und Funktionsmodelle nach den generativen oder Rapid Prototyping (RP) Verfahren haben sich in diesem Zusammenhang vor allem als Hilfsmittel zur effektiven Kommunikation und zur Evaluierung von Produkteigenschaften einen festen Platz in der Produktentstehung erworben. Die positiven Effekte der etablierten RP Verfahren sind unumstritten. Einfachere, schnellere und wirtschaftlichere Maschinen (Prototyper, Fabrikator), vor allem auch für die Büroumgebung, geben neue Impulse im Sinne der Optimierung der heutigen Verfahren. Eine neue Dimension verspricht die Option „Farbe“ der bisher fast ausschließlich monochromen Modelle. Ist Farbe nur „nice to have“ oder welchen Effekt haben farbige Modelle als Werkzeug von Konstrukteuren und Produktenwicklern? Welche Perspektiven bietet „Farbe“ darüber hinaus?