一种基于物理信息神经网络的小行星引力场重建方法技术

本发明专利技术涉及一种基于物理信息神经网络的小行星引力场重建方法，包括以下步骤：基于小行星质点群模型完成数据点的采样和辅助点的生成，构建引力势函数求解器；针对数据点和生成的辅助点，进行数据预处理，并计算各采样点的引力势；针对采样点引力势，使用偏微分方程求解器计算辅助点的拉普拉斯方程和引力加速度旋度方程以及数据点的引力加速度方程；针对方程计算结果，结合引力势均方误差构建总的损失函数；针对损失函数，进行误差反向传播，同时优化网络参数和各损失权重；针对优化后的模型，评估模型预测结果，在预测误差较大的重点区域重点采样，最后将采样结果添加到辅助点数据集中继续训练。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及小行星引力场重建领域，具体涉及一种基于物理信息神经网络的小行星引力场重建方法。

技术介绍

1、小行星是太阳系中重要的天体之一，对于我们理解太阳系的形成和演化过程具有重要意义。小行星的引力场不仅与其质量和形状密切相关，还对轨道演化、碰撞概率等重要参数产生深远影响。若能够高精度建模小天体的引力场，就可以更可靠地设计探测器、巡视器和着陆器的任务，例如环绕轨道、悬停轨道、转移轨道、受控附着和弹道附着轨道的设计和稳定性分析，以及表面巡视轨迹的鲁棒规划。

2、传统的引力场重建技术基于物理驱动，主要有球谐函数法、多面体模型法和质点群模型法。球谐函数法使用球谐函数展开小行星引力势函数，能够给出引力势函数的解析解，但存在布里渊面限制，无法适用于小行星引力场计算；多面体模型法将天体视为许多多面体组成，用数学方法计算整体引力场，充分考虑了小行星不规则三维形貌，但其基于均匀质量假设，不符合实际情况；质点群模型法将天体视为大量不同质点组成，用数值积分计算整体引力场，充分考虑了小行星质量分布不均特性，但数值积分计算量极大，计算时间长。p>

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【技术保护点】

1.一种基于物理信息神经网络的小行星引力场重建方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于物理信息神经网络的小行星引力场重建方法，其特征在于：所述步骤(1)的具体实现方法如下：

3.根据权利要求1所述的基于物理信息神经网络的小行星引力场重建方法，其特征在于：所述步骤(2)的具体实现方法如下：

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【技术特征摘要】

1.一种基于物理信息神经网络的小行星引力场重建方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于物理信息神经网络的小行星引力场重建方法，其特征在于：所述步骤(1)的具体实现方法如下：

3.根据权利要求1所述的基于物理信息神经网络的小行星引力场重建方法，其特征在于：所述步骤(2)的具体实现方法如下：

4.根据权利要求1所述的基于物理信息神经网络的小行星引力场重建方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：尹继豪，艾刚正，崔林艳，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：