| Project/Area Number |
21K18781
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 24:Aerospace engineering, marine and maritime engineering, and related fields
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
Bando Mai 九州大学, 工学研究院, 教授 (40512041)
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| Project Period (FY) |
2021-07-09 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2021: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
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| Keywords | 多体問題 / カオス / データ駆動 / バリスティックキャプチャ / 宇宙ミッション / 力学系 / 三体問題 / 宇宙機 / 多体力学系 / 輸送構造 / 遅延埋め込み / データ駆動科学 / バリスティックキャプチャー |
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| Outline of Research at the Start |
惑星に一時的に捕獲される現象はバリスティックキャプチャとよばれ，大気抵抗などを使わずに重力のみによって，惑星に最接近し，場合によっては惑星の周りを周回することができる．しかし，バリスティックキャプチャをはじめ，カオス的な領域を含んだ軌道設計法は現象のメカニズムにおいていまだ未知の点が多くモデル化が困難である．本研究はデータサイエンスの手法を取り入れ，宇宙機多体力学系のカオス的な軌道の代表例であるバリスティックキャプチャー軌道を復元・予測するモデルを生成，天体力学におけるカオス的現象のメカニズムの解明と宇宙工学への応用を目指す．
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| Outline of Final Research Achievements |
In this study, we combine data-driven methods such as dynamic mode decomposition and delay embedding to generate a model that recovers and predicts the ballistic capture trajectory of a spacecraft multi-body dynamical system. The results show that for a finite number of time steps, it is possible to construct a model that can predict chaotic transition phenomena with sufficient approximation accuracy by using a sufficient number of data. Furthermore, based on the findings from the data-driven analysis and the dynamical system analysis, we investigated the dynamical system indices that characterize the ballistic capture trajectory, and examined the relationship between the time until the ballistic capture occurs and FTLE.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究により得られた知見は，宇宙工学，天体力学の惑星形成論と異なる研究領域にまたがる多体力学系のカオス的現象について，統一的な解釈を可能とする.そして，現象のメカニズムをデータ駆動型アプローチでモデル化することにより，そのメカニズムの積極的な抽出が可能となり，宇宙ミッション策定の際の軌道設計への応用が期待される.また，データ駆動型サイエンスの非線形力学系のカオス現象への予測精度の限界などを明らかにすることは，他の学問分野においても一般化でき重要な意味を持つ.
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