Data-driven approach for understanding chaotic phenomena in spacecraft orbital mechanics

用于理解航天器轨道力学中混沌现象的数据驱动方法

基本信息

  • 批准号:
    21K18781
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 4.16万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2021-07-09 至 2024-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

現在多くの分野において導入されつつあるAI・データサイエンスの手法は,複雑なシステムをモデル化,予測,制御する新たな方法を提供している.近年,月以 遠の深宇宙探査が注目を集める中,特に起点となる月近傍領域への低エネルギー遷移軌道はその重要性を増している.バリスティックキャプチャ軌道についても 多くの研究が報告されている.さらに,バリスティックキャプチャ軌道を用いた地球―月軌道の最適化も国内外で多く行われている.しかし,バリスティック キャプチャ軌道を含むカオス的な領域を含んだ軌道設計法は現象のメカニズムにおいていまだ未知の点が多い.また,機械学習によりカオス領域の軌道をモデル 化しようとする試みはあるものの,データ駆動モデリングによる試みは国内外でも例がない.宇宙機の多体力学系の運動は解析解がないため,軌道設計のための 大規模な数値計算が行われておりデータサイエンスの応用が期待される.惑星に一時的に捕獲される現象はバリスティックキャプチャとよばれ,大気抵抗などを 使わずに重力のみによって,惑星に最接近し,場合によっては惑星の周りを周回することができる.しかし,バリスティックキャプチャをはじめ,カオス的な領 域を含んだ軌道設計法は現象のメカニズムにおいていまだ未知の点が多くモデル化が困難である.本年度は動的モード分解の手法と遅延埋め込みの手法を組み合わせることで,宇宙機多体力学系のカオス運道を復元・予測するモデルを生成した.その結果,有限の時間ステップの予測は,十分なデータ数を用いることで十分な近似精度でカオス的な遷移現象を予測できるモデルが構築可能であることがわかった.さらに,データ駆動と機械学習を応用した軌道設計,ミッション設計について検討を行なった.
Now there are many different ways to predict and control the AI. In recent years, deep space exploration has attracted more attention from the distant moon, especially from the beginning to the near moon, and the importance of migration orbits has increased. A report on the study of the orbit. The Earth-Moon Orbit is optimized for both domestic and international applications. Orbital design method: phenomenon: phenomenon Mechanical learning is the best way to improve the quality of life. Analytical solution of the motion of the multi-body dynamics system of the cosmic machine, large-scale numerical calculation of orbit design, and application of the system are expected. The phenomenon of the capture of the star at one time is very different from that of the gravity, and the star is closest to it. The design method of orbit contains the domain of orbit. The phenomenon of orbit design is difficult to be solved. This year's mobile phone decomposition method is extended to the mobile phone multi-body dynamics system. As a result, the prediction of finite time is very accurate. The prediction of migration phenomenon is very accurate. In this paper, the design and mechanical learning are used to design the orbit.

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Analysis of Ballistic Escape based on Lobe Dynamics
基于波瓣动力学的弹道逃逸分析
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Naoki Hiraiwa;Mai Bando and Shinji Hokamoto
  • 通讯作者:
    Mai Bando and Shinji Hokamoto
Low-Thrust Trajectory Design with Successive Convex Optimization for Libration Point Orbits
  • DOI:
    10.2514/1.g005916
  • 发表时间:
    2022-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Yuki Kayama;K. Howell;M. Bando;S. Hokamoto
  • 通讯作者:
    Yuki Kayama;K. Howell;M. Bando;S. Hokamoto
外乱を考慮した火星エアロキャプチャの誘導制御系の検討
考虑扰动的火星航空捕获制导控制系统研究
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    千種 あゆ美;平岩尚樹;坂東麻衣;外本 伸治,
  • 通讯作者:
    外本 伸治,
Sparse Optimal Control for Nonlinear Trajectory Design in Three-Body Problem
三体问题非线性轨迹设计的稀疏最优控制
Design of low energy transfer trajectories from Earth to Europa with ballistic capture
通过弹道捕获设计从地球到欧罗巴的低能量传输轨迹
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Kanta Ikeda;Naoki Hiraiwa;Mai Bando and Shinji Hokamot
  • 通讯作者:
    Mai Bando and Shinji Hokamot
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Adaptive Output Regulation of Nonlinear Systems described by Multiple Linear Models
多线性模型描述的非线性系统的自适应输出调节
  • DOI:
  • 发表时间:
    2007
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Keisuke YAMADA;Hiroshi MATSUHISA;and Hideo UTSUNO;坂東 麻衣
  • 通讯作者:
    坂東 麻衣

坂東 麻衣的其他文献

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  • 发表时间:
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    Grant-in-Aid for JSPS Fellows

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    2024
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    $ 4.16万
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    2024
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    $ 4.16万
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    2024
  • 资助金额:
    $ 4.16万
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    $ 4.16万
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