月への低燃費航行を高速予測 ~カオス軌道を“線形モデル”で扱う新手法~

2026-04-21 九州大学

九州大学の坂東麻衣教授らは、月への低燃費航行に不可欠な「カオス軌道」を高速に予測する新手法を開発した。従来は個々の軌道を長時間シミュレーションする必要があったが、本研究では軌道の集合がどのように変形するかに着目し、その輸送構造をデータから直接抽出。これにより、複雑な軌道遷移を行列演算による線形モデルとして扱い、高速かつ効率的な予測を可能にした。実際に月遷移軌道の設計にも成功し、実用性を実証している。本手法は、地球と月など複数天体の重力を活用した省燃料航行の設計を大幅に簡素化し、将来の月探査や深宇宙ミッションにおける軌道設計の基盤技術となることが期待される。

月への低燃費航行を高速予測 ~カオス軌道を“線形モデル”で扱う新手法~
図1地球周回軌道から月周辺へと遷移する軌道の集合:地球と月の重力が生み出す複雑な宇宙空間で、カオス軌道の一部は変形しながら月へ向かう。

<関連情報>

周軸ポアンカレ写像におけるカオス的遷移のデータ駆動型予測 Data-driven prediction of chaotic transition in periapsis Poincaré maps

Shanshan Pan,Taiki Urashi,Mai Bando,Yasuhiro Yoshimura,Hongru Chen & Toshiya Hanada
Nonlinear Dynamics  Published:20 April 2026
DOI:https://doi.org/10.1007/s11071-026-12390-2

Abstract

Chaotic trajectories in multi-body dynamical systems play a crucial role in designing low-energy trajectories in astrodynamics. However, predicting these trajectories is inherently difficult, as small errors in initial conditions can grow exponentially, making long-term predictions unreliable. This study introduces a novel methodology using Dynamic Mode Decomposition (DMD) to predict chaotic transitions in the periapsis Poincaré map of the circular restricted three-body problem. Unlike standard DMD approaches that model continuous equations of motion, the proposed method approximates deformations in a low-dimensional Poincaré map, enabling trajectory prediction and revealing transition structures. Two approaches are developed: the Local Deformation Map-based DMD (LDMD) and the Global Deformation Map-based DMD (GDMD). LDMD constructs discrete maps to track local deformations of periapsis sets, while GDMD captures global deformations using widely distributed data. A key advantage of this framework is that it approximates nonlinear chaotic transport using a linear operator, which enables fast prediction of periapsis evolution via matrix powers and direct access to geometric structures. To validate the proposed method, the deformation map is applied to design ballistic transfer trajectories to the Moon using a targeting strategy, demonstrating its practical relevance in astrodynamics. This work highlights the potential of data-driven modeling to bridge chaotic dynamics with systematic trajectory design.

0301機体システム
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