論文の概要: Physics-Informed Machine Learning Towards A Real-Time Spacecraft Thermal Simulator
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06099v2
- Date: Thu, 5 Sep 2024 16:59:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-07 02:22:00.781240
- Title: Physics-Informed Machine Learning Towards A Real-Time Spacecraft Thermal Simulator
- Title（参考訳）: 実時間宇宙機熱シミュレータに向けた物理インフォームド機械学習
- Authors: Manaswin Oddiraju, Zaki Hasnain, Saptarshi Bandyopadhyay, Eric Sunada, Souma Chowdhury,
- Abstract要約: ここで提示されるPIMLモデルまたはハイブリッドモデルは、軌道上の熱負荷条件によって与えられるノイズの低減を予測するニューラルネットワークで構成されている。
我々は,ハイブリッドモデルの計算性能と精度を,データ駆動型ニューラルネットモデルと,地球周回小型宇宙船の高忠実度有限差分モデルと比較した。
PIMLベースのアクティブノダライゼーションアプローチは、ニューラルネットワークモデルや粗いメッシュモデルよりもはるかに優れた一般化を提供すると同時に、高忠実度モデルと比較して計算コストを最大1.7倍削減する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.313871831214902
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Modeling thermal states for complex space missions, such as the surface exploration of airless bodies, requires high computation, whether used in ground-based analysis for spacecraft design or during onboard reasoning for autonomous operations. For example, a finite-element thermal model with hundreds of elements can take significant time to simulate, which makes it unsuitable for onboard reasoning during time-sensitive scenarios such as descent and landing, proximity operations, or in-space assembly. Further, the lack of fast and accurate thermal modeling drives thermal designs to be more conservative and leads to spacecraft with larger mass and higher power budgets. The emerging paradigm of physics-informed machine learning (PIML) presents a class of hybrid modeling architectures that address this challenge by combining simplified physics models with machine learning (ML) models resulting in models which maintain both interpretability and robustness. Such techniques enable designs with reduced mass and power through onboard thermal-state estimation and control and may lead to improved onboard handling of off-nominal states, including unplanned down-time. The PIML model or hybrid model presented here consists of a neural network which predicts reduced nodalizations (distribution and size of coarse mesh) given on-orbit thermal load conditions, and subsequently a (relatively coarse) finite-difference model operates on this mesh to predict thermal states. We compare the computational performance and accuracy of the hybrid model to a data-driven neural net model, and a high-fidelity finite-difference model of a prototype Earth-orbiting small spacecraft. The PIML based active nodalization approach provides significantly better generalization than the neural net model and coarse mesh model, while reducing computing cost by up to 1.7x compared to the high-fidelity model.
- Abstract（参考訳）: 空気のない天体の表面探査のような複雑な宇宙ミッションのための熱状態のモデル化には、宇宙船の設計のための地上ベース分析や、自律的な運用のためのオンボード推論など、高い計算が必要である。
例えば、数百の要素を持つ有限要素熱モデルではシミュレーションにかなりの時間がかかるため、降下や着陸、近接操作、宇宙での組み立てといった時間に敏感なシナリオにおいて、オンボードの推論には適さない。
さらに、高速で正確な熱モデリングの欠如により、熱設計はより保守的になり、より大きな質量とより高い電力予算を持つ宇宙船に繋がる。
物理インフォームド機械学習(PIML)の新たなパラダイムは、単純化された物理モデルと機械学習(ML)モデルを組み合わせて、解釈可能性と堅牢性の両方を維持するモデルを作成することで、この問題に対処するハイブリッドなモデリングアーキテクチャのクラスを提示している。
このような技術は、オンボードの熱状態推定と制御を通じて質量と動力を減らした設計を可能にし、計画外のダウンタイムを含むオフノミナル状態のオンボード処理の改善につながる可能性がある。
ここで提示されるPIMLモデルまたはハイブリッドモデルは、軌道上の熱負荷条件に与えられたノイズの低減(粗いメッシュの分布とサイズ)を予測するニューラルネットワークで構成され、その後、(相対的に粗い)有限差分モデルがこのメッシュ上で動作し、熱状態を予測する。
我々は,ハイブリッドモデルの計算性能と精度を,データ駆動型ニューラルネットモデルと,地球周回小型宇宙船の高忠実度有限差分モデルと比較した。
PIMLベースのアクティブノダライゼーションアプローチは、ニューラルネットワークモデルや粗いメッシュモデルよりもはるかに優れた一般化を提供すると同時に、高忠実度モデルと比較して計算コストを最大1.7倍削減する。
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