文献

J-GLOBAL ID：202202271352880404   整理番号：22A0832956

人工ニューラルネットワークに基づくJovian-Moon三体フライバイマップの高速計算【JST・京大機械翻訳】

Fast computation of the Jovian-moon three-body flyby map based on artificial neural networks

著者 (3件)： Yang Hongwei (College of Astronautics, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, 210016, China) ,  Yan Jiumei (College of Astronautics, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, 210016, China) ,  Li Shuang (College of Astronautics, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, 210016, China)
資料名： Acta Astronautica  (Acta Astronautica)
巻： 193  ページ： 710-720  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0035B  ISSN： 0094-5765  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多重Jovianモオンフライバイは,Jupiterシステム探査ミッションにおける軌道移動にとって一般的で不可欠である。予備設計精度を改善し,低コスト移動軌跡を見つけるために,制限三体モデルを用いてフライバイ中の運動を記述した。しかし,制限三体問題は解析解を持たず,計算のための数値積分を必要とし,複雑なJupiterミッションの設計のために長い計算時間を必要とする。したがって,人工ニューラルネットワーク(ANN)ベースのモデルを提案し,計算効率を改善した。Jovian-moonフライバイの力学を解析し,ANNの設計を容易にした。フライバイの前後における状態間の計算効率の良いマップをANNにより構築した。数値シミュレーションは,訓練されたANNベースのモデルが高精度と高速計算速度を達成できることを検証した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 三体問題 ,  シミュレーション ,  重力 ,  速度 ,  *ニューラルネットワーク ,  数値積分 ,  解析的解法 ,  多重化 ,  *フライバイ ,  軌道 ,  予備設計 ,  *高速計算
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  計算効率 ,  高精度 ,  運動軌道 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： フライバイマップ ,  重力支援 ,  三体問題 ,  人工ニューラルネットワーク

分類 (1件)： 宇宙飛行体の運動・軌道  (QK02060W)

タイトルに関連する用語 (4件)： 人工ニューラルネットワーク ,  フライバイ ,  マップ ,  高速計算