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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于深度神经网络的地月三体模型下轨道转移方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119227541B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411381481.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于深度神经网络的地月三体模型下轨道转移方法及系统是由张泽旭;罗宇航;王义宇;胡志杰;李宸硕;包为民;徐田来设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度神经网络的地月三体模型下轨道转移方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于深度神经网络的地月三体模型下轨道转移方法及系统，涉及地月特殊轨道间探测器转移设计技术领域，用以解决现有方法无法解决计算量大耗时长的技术问题。本发明的技术要点包括：获取特殊轨道间转移训练数据集；构建深度神经网络并根据所述特殊轨道间转移训练数据集训练深度神经网络，得到训练好的深度神经网络；构建地月系统特殊轨道间直接转移优化模型，并利用粒子群算法与训练好的深度神经网络对所述直接转移优化模型进行迭代求解，直至达到期望指标或最大迭代次数，得到迭代指标曲线、地月三体模型下转移轨道。本发明实现了地月系统特殊轨道间的最优转移脉冲计算与设计。

本发明授权基于深度神经网络的地月三体模型下轨道转移方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度神经网络的地月三体模型下轨道转移方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、获取特殊轨道间转移训练数据集； 步骤二、构建深度神经网络并根据所述特殊轨道间转移训练数据集训练深度神经网络，得到训练好的深度神经网络； 步骤三、构建地月系统特殊轨道间直接转移优化模型，并利用粒子群算法与训练好的深度神经网络对所述直接转移优化模型进行迭代求解，直至达到期望指标或最大迭代次数，得到迭代指标曲线、地月三体模型下转移轨道； 步骤一的具体步骤包括： 步骤一一、利用圆型限制性三体动力学模型计算获得地月系统特殊轨道的离散数据； 所述地月系统特殊轨道的离散数据为从起始轨道任意一点到目标轨道任意一点的消耗不同时间长度的转移轨道数据，包括位置数据和速度数据； 步骤一二、将期望转移时间范围离散化，得到离散的转移时间； 步骤一三、利用遍历计算方式计算所述地月系统特殊轨道的离散数据，建立特殊轨道间转移训练集；所述特殊轨道间转移训练集包括起始轨道数据集与目标轨道数据集； 步骤三中所述地月系统特殊轨道间直接转移优化模型包括上层优化模型和下层优化模型；其中，所述上层优化模型为： 目标函数为脉冲J1最小化：能量J2最小化：式中，||Δvi||2表示第i次脉冲幅值大小；n为脉冲次数； 所述下层优化模型为： [Δxc,Δyc,Δzc,Δxt,Δyt,Δzt]ijk＝DNNxc,i,yc,i,zc,i,xc,i,yc,i,zc,i,xt,j,yt,j,zt,j,xt,j,yt,j,zt,j,tk约束条件：式中，Δxc,Δyc,Δzc分别表示离开起始轨道的离轨脉冲；Δxt,Δyt,Δzt分别表示进入目标轨道的入轨脉冲；xc,i,yc,i,zc,i分别表示起始轨道第i个数据点的三轴坐标，xc,i,yc,i,zc,i分别表示起始轨道第i个数据点的三轴速度；xt,j,yt,j,zt,j分别表示目标轨道第j个数据点的三轴坐标，xt,j,yt,j,zt,j分别表示目标轨道第j个数据点的三轴速度，tk表示转移时间第k个数据点；i表示转移起始点在起始轨道数据中的位置，j表示转移目标点在目标轨道中的位置，k表示转移时间在转移时间序列中的位置，p表示起始轨道数据点总数，q表示目标轨道数据点总数，m表示转移时间数据点总数；DNN表示训练好的深度神经网络； 所述基于粒子群算法与训练好的深度神经网络对所述直接转移优化模型进行迭代求解包括：将所述特殊轨道间转移训练集和离散的转移时间作为搜索条件，利用粒子群算法对所述上层优化模型进行优化求解，计算获得最优转移方案作为输出量，其中，所述最优转移方案包括转移起始点位置及速度、转移目标点位置及速度和转移时间的组合；对于下层优化模型，将上层优化模型输出的最优转移方案输入训练好的深度神经网络，得到对应的脉冲序列，并计算得到对应指标；其中，所述对应指标为转移轨道数据、转移脉冲的大小或消耗能量的多少；将所述对应指标反馈至上层优化模型，利用粒子群算法重新进行选点，重复迭代上述步骤直至达到期望指标或最大迭代次数，得到迭代指标曲线、地月三体模型下转移轨道。

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