大连理工大学王哲龙获国家专利权
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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种融合轨道动力学约束的空间目标轨道智能预测方法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：CN121145644B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202511302420.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种融合轨道动力学约束的空间目标轨道智能预测方法是由王哲龙;褚庆浩;侯鹏荣设计研发完成，并于2025-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种融合轨道动力学约束的空间目标轨道智能预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及航空航天与人工智能技术领域，提供一种融合轨道动力学约束的空间目标轨道智能预测方法，包括：针对空间目标的轨道原始数据进行预处理，生成具有连续性且时间间隔均匀的完整时间序列数据集；构建以时间序列数据形式表征输入与输出的物理信息神经网络模型，并利用自动微分机制对输出序列进行微分计算；设计并引入自适应加权机制的损失函数，用于动态平衡训练过程中网络模块及物理模块的损失项；对物理信息神经网络模型进行训练；设置数据子集采样率，构建多规模数据场景，评估物理信息神经网络模型在不同数据规模条件下的性能表现。本发明能够提升对长时间轨道演化过程的建模能力，实现对各类损失项权重的动态调整。
本发明授权一种融合轨道动力学约束的空间目标轨道智能预测方法在权利要求书中公布了：1.一种融合轨道动力学约束的空间目标轨道智能预测方法，其特征在于，包括以下过程： 步骤S1：针对空间目标的轨道原始数据进行预处理，生成具有连续性且时间间隔均匀的完整时间序列数据集； 步骤S2：构建以时间序列数据形式表征输入与输出的物理信息神经网络模型，并利用自动微分机制对输出序列进行微分计算； 步骤S3：设计并引入自适应加权机制的损失函数，用于动态平衡训练过程中网络模块及物理模块的损失项； 步骤S4：在完整时间序列上划分训练集、验证集、测试集，并对物理信息神经网络模型进行训练； 步骤S5：设置数据子集采样率，构建多规模数据场景，评估物理信息神经网络模型在不同数据规模条件下的性能表现。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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