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Data-driven thermal analysis aiming for high-precision digital twin of spacecraft thermal systems

数据驱动的热分析，旨在实现航天器热系统的高精度数字孪生

基本信息

批准号：
22KJ0252
负责人：
田中寛人
金额：
$ 1.02万
依托单位：
Japan Aerospace EXploration Agency (2023)Tohoku University (2022)
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2023
资助国家：
日本
起止时间：
2023-03-08 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22KJ0252/
关键词：
宇宙機熱解析機械学習状態推定サロゲートモデル

项目摘要

熱解析は宇宙機にとって極めて重要な工程であるにもかかわらず，モデルや解析条件には多くの不確かさが内在することが課題であった．そこで，機械学習を導入することで温度状態の推定および予測を行う２つの研究を実施した．1つめの課題は限られた温度センサ情報を用いてシステム全体の温度分布を推定することである．Physics Informed Machine Learning: PIMLを用いて物理モデルの保存則を満たしつつ，取得された温度データを反映した温度分布を求める手法を提案した．また，定常場に対するデータ同化手法である最適内装法と比較して事前情報なしに同等精度の温度推定が可能であることを示した．これにより，温度予測誤差の原因に関する情報なしに高精度に温度分布の推定が可能となった点において技術的な進歩があった．2つ目の課題はシステム全体の温度分布を高速演算するサロゲートモデルの構築である．本研究ではPIMLを用いて物理モデルの制約を課すことで訓練データ数を飛躍的に小さく抑えたサロゲートモデルを作成することを目的とした．そこで温度分布の固有モード（PODモード）を用いたデータの縮約により，大規模なモデル全体の温度分布を求めるPOD-PIMLを提案した．これにより従来の熱サロゲートモデルとは異なり，システム全体の温度分布を即座に求めることが可能となった．提案手法は不確かさに対して冗長な熱設計，熱解析の新しい手法を導入するための基幹技術である．

Thermal analysis is a very important project, and the analysis conditions are not accurate. 2. Research on the application of mechanical learning to the estimation of temperature state and prediction of temperature state. 1. The problem of temperature limit. 2. The problem of temperature limit. 3. The problem of temperature limit. 3. The problem of temperature distribution. 4. Physics Informed Machine Learning: PIML. 3. The problem of temperature limit. 5. The problem of temperature distribution. 6. The problem of temperature limit. 7. The problem of temperature limit. 8. The problem of temperature distribution. 7. The problem of temperature limit. 8. The problem of temperature distribution. 8. The problem of temperature limit. 6. The problem of temperature distribution. 7. The problem of temperature limit. 8. The problem of temperature distribution. 8. The problem of temperature limit. 7. The problem of temperature limit. 8. The problem of temperature distribution. 8. The problem of temperature limit. 7. The problem of temperature distribution. 8. The problem of temperature limit. 9. The problem of temperature distribution. 7. The problem of temperature limit. 8. The problem of temperature limit. 9. The problem of temperature distribution. 8. The problem of temperature limit. 9. The problem of temperature distribution. The problem of The optimum method of assimilation for steady state fields is shown by comparing prior information and estimating temperatures with the same accuracy. This information is related to the causes of temperature prediction errors. It is possible to estimate temperature distribution with high accuracy. It is possible to make progress in technology. 2. The problem is to calculate the temperature distribution of the whole system at high speed. This study is about the use of PIML in physical education. The temperature distribution of the whole body is calculated by POD-PIML. The temperature distribution of the whole system is calculated according to the temperature distribution of the whole system. The proposed method is not accurate, but long thermal design, thermal analysis and new methods are introduced into the basic technology.