論文の概要: NeuralODEs for VLEO simulations: Introducing thermoNET for Thermosphere Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19384v1
• Date: Wed, 29 May 2024 09:12:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 19:35:56.984037
• Title: NeuralODEs for VLEO simulations: Introducing thermoNET for Thermosphere Modeling
• Title（参考訳）: VLEOシミュレーションのためのニューラルネットワーク:熱圏モデリングのためのサーモネットの導入
• Authors: Dario Izzo, Giacomo Acciarini, Francesco Biscani,
• Abstract要約: サーモネットは、衛星軌道伝播における熱圏密度を表す。 ネットワークパラメータは観測されたダイナミクスに基づいて学習され、ODEの感度によって適応する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.868863044142366
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a novel neural architecture termed thermoNET, designed to represent thermospheric density in satellite orbital propagation using a reduced amount of differentiable computations. Due to the appearance of a neural network on the right-hand side of the equations of motion, the resulting satellite dynamics is governed by a NeuralODE, a neural Ordinary Differential Equation, characterized by its fully differentiable nature, allowing the derivation of variational equations (hence of the state transition matrix) and facilitating its use in connection to advanced numerical techniques such as Taylor-based numerical propagation and differential algebraic techniques. Efficient training of the network parameters occurs through two distinct approaches. In the first approach, the network undergoes training independently of spacecraft dynamics, engaging in a pure regression task against ground truth models, including JB-08 and NRLMSISE-00. In the second paradigm, network parameters are learned based on observed dynamics, adapting through ODE sensitivities. In both cases, the outcome is a flexible, compact model of the thermosphere density greatly enhancing numerical propagation efficiency while maintaining accuracy in the orbital predictions.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,衛星軌道伝搬における熱圏密度を表現するために,微分可能な計算量を削減した新しいニューラルアーキテクチャ「サーモネット」を提案する。 運動方程式の右側にニューラルネットワークが現れるため、結果として生じる衛星力学はニューラルノード(NeuralODE)によって制御され、その完全に微分可能な性質によって特徴付けられる。 ネットワークパラメータの効率的なトレーニングは、2つの異なるアプローチによって行われる。 最初のアプローチでは、ネットワークは宇宙船の動力学とは独立して訓練を行い、JB-08やNRLMSISE-00といった地上の真理モデルに対して純粋な回帰処理を行う。 第2のパラダイムでは、ネットワークパラメータは観測されたダイナミクスに基づいて学習され、ODEの感度によって適応する。 どちらの場合も、結果はフレキシブルでコンパクトな熱圏密度モデルであり、軌道予測の精度を維持しながら数値伝播効率を大幅に向上させる。

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