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J-GLOBAL ID：201802221532343741   整理番号：18A1194134

Hermite空間動的モード分解による質量密度の準物理的動的低次元化モデル【JST・京大機械翻訳】

A Quasi-Physical Dynamic Reduced Order Model for Thermospheric Mass Density via Hermitian Space-Dynamic Mode Decomposition

著者 (3件)： Mehta Piyush M. (Department of Aerospace Engineering and Mechanics, University of Minnesota, Twin Cities, Minneapolis, MN, USA) ,  Linares Richard (Department of Aerospace Engineering and Mechanics, University of Minnesota, Twin Cities, Minneapolis, MN, USA) ,  Sutton Eric K. (Air Force Research Laboratory, Kirtland AFB, Albuquerque, NM, USA)
資料名： Space Weather  (Space Weather)
巻： 16  号： 5  ページ： 569-588  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2746A  ISSN： 1542-7390  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 熱圏質量密度は衛星抗力の主要な駆動源であり,宇宙空間の認識に関連する低地球軌道(LEO)における衛星軌道を正確に予測する不確実性の最大源である。熱圏に対するほとんどの既存のモデルは物理学に基づくか経験的である。物理ベースのモデルは,良好な予測/予測能力の可能性を提供するが,リアルタイム評価のための専用の並列資源と,まだ開発中のデータ同化能力を必要とする。経験的モデルは高速であるが,非常に限られた予測能力を提供する。本論文では,基礎となる動的挙動を捉えることにより,高次元物理ベースモデルから低次元動的モデルを開発するための方法論を提示した。熱圏質量密度に対する準物理的縮小次数モデルを,12年にわたり,完全な太陽周期をカバーする熱圏-電離圏-電気力学一般循環モデル(TIE-GCM)シミュレーションの大規模データセットを用いて開発した。この目的のために,扱いやすい方法で動的および入力行列を導出するための問題のHermite空間を用いる制御による動的モード分解に基づく新しい縮小次数モデリング手法を開発した。結果は,減少した次数モデルがTIE-GCMのために減少した順序代理として役立つことにおいてよく機能することを示した。しかし,24時間後にシミュレーションした密度の5%以内で予測誤差をほとんど常に維持した。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 高速度 ,  予測 ,  電離層 ,  モデリング ,  ダイナミックモデル ,  シミュレーション ,  駆動力 ,  熱圏 ,  *次元縮小 ,  不確実性 ,  データ同化 ,  抗力 ,  *モデル
準シソーラス用語： 次数 ,  *低次元 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 低次元化モデル ,  Tie-GCM ,  動的モード分解 ,  データ同化 ,  大気抗力 ,  予測

分類 (1件)： 電離層・熱圏  (DC04050O)

タイトルに関連する用語 (5件)： モード分解 ,  質量密度 ,  物理 ,  低次元化 ,  モデル