Президиум РАНКосмические исследования Cosmic Research

  • ISSN (Print) 0023-4206
  • ISSN (Online) 3034-5502

ОЦЕНКА ВРЕМЕНИ ПЕРЕЛЕТА К АСТЕРОИДАМ С МАЛОЙ ТЯГОЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Код статьи
S30345502S0023420625050047-1
DOI
10.7868/S3034550225050047
Тип публикации
Статья
Статус публикации
Опубликовано
Авторы
Том/ Выпуск
Том 63 / Номер выпуска 5
Страницы
501-514
Аннотация
В настоящей статье рассматривается задача оптимизации времени для многократных сближений с астероидами при использовании малой тяги. Сначала для генерации обучающих данных был применен косвенный метод, основанный на принципе максимума Понтрягина, с помощью которого оптимизировались траектории с минимальным временем перелета с малой тягой. Глубокая нейронная сеть использовалась для оценки минимального времени перелета между каждой парой астероидов. Для улучшения прогнозирования в части быстрых перелетов (время перелета менее 150 дней) набор данных был расширен. На основе обученной нейронной сети в рамках метода пучкового поиска (bearn search) был осуществлен быстрый поиск кратчайшего маршрута для последовательного сближения с несколькими астероидами, начиная с произвольного. В результате была получена оптимальная последовательность перелета сближений с 15 астероидами одним космическим аппаратом. Среднее время перелета на каждом отдельном участке маршрута составило 107.5 дня.
Ключевые слова
Дата публикации
03.01.2026
Год выхода
2026
Всего подписок
0
Всего просмотров
20

Библиография

  1. 1. Ивашкин В.В., Чернов А.В. Оптимизация траекторий перелетов космического аппарата к сближающемуся с Землей астероиду при использовании малой тяги // Препринты ИПМ им. М.В. Келдыша. 1996. № 62. https://library.keldysh.ru/preprint.asp?id=1996-62
  2. 2. Ивашкин В.В., Чернов А.В. Определение оптимальных траекторий космических полетов к сближающемуся с Землей астероиду с использованием малой тяги. // Препринты ИПМ им. М.В. Келдыша. 1997. № 19. https://library.keldysh.ru/preprint.asp?id=1997-19
  3. 3. Bellome A., Sanchez J.P., Kemble S. Multi-Objective Design of Gravity Assist Trajectories via Graph Transcription and Dynamic Programming. Ph.D. thesis. Cranfield University, 2022.
  4. 4. D'Amario L.A., Bright L.E., Wolf A.A. Galileo trajectory design // Space Science Reviews. 1992. V. 60(1). P. 23–78. DOI: 10.1007/BF00216849.
  5. 5. Prockter L., Murchie S., Cheng A. et al. The NEAR shoemaker mission to asteroid 433 Eros // Acta Astronautica. 2002. V. 51(1–9). P. 491–500.
  6. 6. Rayman M.D., Chadbourne P.A., Culwell J.S. et al. Mission design for deep space 1: A low - thrust technology validation mission // Acta Astronautica. 1999. V. 45(4–9). P. 381–388. http://dx.doi.org/10.1016/S0094-5765 (99)00157-5
  7. 7. Accomazzo A., Ferri P., Hubault A. et al. Rosetta visits asteroid (21) Lutetia // Acta Astronautica. 2012. V. 72. P. 178–184. DOI: 10.1016/j.actaastro.2011.09.006.
  8. 8. Kawaguchi J., Fujiwara A., Uesugi T. Hayabusa – Its technology and science accomplishment summary and Hayabusa-2 // Acta Astronautica. 2008. V. 62(10). P. 639–647. https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2008.01.028
  9. 9. ESA - Juice spacecraft specs. https://www.esa.int/Science_Exploration/Space_Science/Juice/Juice_spacecraft_specs
  10. 10. GTOC Portal – The Global Trajectory Optimisation Competition Portal. https://sophia.estec.esa.int/gtoc_portal/
  11. 11. Понтрягин Л.С., Болтанский В.Г., Гамкрелидзе Р.В. и др. Математическая теория оптимальных процессов. Москва: Физматиздат, 1983. 392 с.
  12. 12. Ивашкин В.В., Крылов Н.В. Оптимизация траекторий космического аппарата с электроракетным двигателем малой тяги // Препринты ИПМ им. М.В. Келдыша. 2020. № 94. С. 1–32. https://doi.org/10.20948/prepr-2020-94
  13. 13. Ивашкин А.В., Петрухов В.Г., Юн Сон УК. Траектории перелета к Луне с минимальной тягой // Косм. исслед. 2022. Т. 60. № 6. С. 517–527.
  14. 14. Ду Ч., Старинова О.Л. Генерация искусственных галл-орбит в окололунном пространстве с использованием двигателей малой тягой // Косм. исслед. 2022. Т. 60. С. 151–166. DOI: 10.31857/S0023420622020029.
  15. 15. Моргунов Н.В., Широбков М.Г. Двухуровневый параметрический метод оптимизации траектории перелета с малой тягой // Препринты ИПМ им. М.В. Келдыша. 2024. № 56. С. 1–24. https://doi.org/10.20948/prepr-2024-56
  16. 16. Pan B., Ran Y., Qing W. et al. Heat-Equation-Based Smoothing Homotopy Method for Nonlinear Optimal Control Problems // J. Guidance, Control, and Dynamics. 2024. P. 1–14. DOI: 10.2514/1.G008216.
  17. 17. Morelli A., Hofmann C., Topputo F. A Homotopic Approach for Robust Low-Thrust Trajectory Design through Convex Optimization // Proc. 72nd International Astronautical Congress. Dubai, United Arab Emirates. 2021.
  18. 18. Guo X., Ren D., Wu D. et al. DNN estimation of low-thrust transfer time: Focusing on fast transfers in multi-asteroid rendezvous missions // Acta Astronautica. 2023. V. 204. P. 518–530. DOI: 10.1016/j.actaastro.2022.09.006.
  19. 19. Bellome A., Sánchez J.P., Mateas J.C.G. et al. Modified dynamic programming for asteroids belt exploration // Acta Astronautica. 2024. V. 215. P. 142–155. DOI: 10.1016/j.actaastro.2023.11.018.
  20. 20. Лебедев В.Н. Расчет движения космического аппарата с малой тягой. М.: Вычислительный центр AH CCCP, 1968. 108 с.
  21. 21. Корнеев К.Р. Длительность перелета между круговыми компланарными орбитами с идеально регулируемым двигателем малой тяги // Материалы Молодежной научной конференции "Новые горизонты прикладной математики – 2024". Т. 1. М.: ИПМ им. М.В. Келдыша, 2024. С. 38–39. DOI: 10.20948/prepr-2024-10226.
  22. 22. Сорокин А.В., Широбков М.Г. Разработка нейронных сетей для управления орбитальным движением космического аппарата с двигателем малой тяги // Препринты ИПМ им. М.В. Келдыша. 2018. № 269. 31 с. DOI: 10.20948/prepr-2018-269.
  23. 23. Li H., Chen S., Izzo D. et al. Deep networks as approximators of optimal low-thrust and multi-impulse cost in multitarget missions // Acta Astronautica. 2020. V. 166. P. 469–481. https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2019.09.023
  24. 24. Gao Y., Kluever C. Low-thrust interplanetary orbit transfers using hybrid trajectory optimization method with multiple shooting // AIAA/AAS Astrodynamics Specialist Conference and Exhibit. 2004. http://dx.doi.org/10.2514/6.2004-5088
  25. 25. Battin R.H. An Introduction to the Mathematics and Methods of Astrodynamics. New York: American Institute of Aeronautics and Astronautics, 1999.
  26. 26. Jiang F., Baoyin H., Li J. Practical techniques for low-thrust trajectory optimization with homotopic approach // J. Guid. Control Dyn. 2012. V. 35(1). P. 245–258. http://dx.doi.org/10.2514/1.52476
  27. 27. Izzo D., Máriens M., Pan B. A survey on artificial intelligence trends in spacecraft guidance dynamics and control // Astrodynamics. 2019. V. 3(4). P. 287–299. http://dx.doi.org/10.1007/s42064-018-0053-6
  28. 28. Kurz-Kim J.-R., Loretan M. On the properties of the coefficient of determination in regression models with infinite variance variables // J. Econometrics. 2014. V. 181. Iss. 1. P. 15–24. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2014.02.004
  29. 29. Battin R.H. An Introduction to the Mathematics and Methods of Astrodynamics. New York: American Institute of Aeronautics and Astronautics, 1999.
QR
Перевести

Индексирование

Scopus

Scopus

Scopus

Crossref

Scopus

Высшая аттестационная комиссия

При Министерстве образования и науки Российской Федерации

Scopus

Научная электронная библиотека