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低推力增强圆形限制性三体问题(CR3BP-LT)

CR3BP with Low-Thrust (CR3BP-LT)

定义

CR3BP-LT 是标准圆形限制性三体问题(Circular Restricted Three-Body Problem, CR3BP)的扩展,通过在 spacecraft 的运动方程中加入连续低推力加速度项,用以研究电推进、离子推进等低推力推进系统的轨道转移问题[1]。该模型由 Ul Haq 等人在 2026 年的 A2PPO 研究中正式提出并系统应用。

动力学方程

在归一化会合坐标系下,CR3BP-LT 的运动方程为:

{x¨=−[(1−μ)x+μr13+μx−(1−μ)r23]+2y˙+x+T~max⁡m~uxy¨=−[(1−μ)yr13+μyr23]−2x˙+y+T~max⁡m~uyz¨=−[(1−μ)zr13+μzr23]+T~max⁡m~uz\begin{cases} \ddot{x} = -\left[(1-\mu)\frac{x+\mu}{r_1^3} + \mu\frac{x-(1-\mu)}{r_2^3}\right] + 2\dot{y} + x + \frac{\tilde{T}_{\max}}{\tilde{m}} u_x \\[0.8em] \ddot{y} = -\left[(1-\mu)\frac{y}{r_1^3} + \mu\frac{y}{r_2^3}\right] - 2\dot{x} + y + \frac{\tilde{T}_{\max}}{\tilde{m}} u_y \\[0.8em] \ddot{z} = -\left[(1-\mu)\frac{z}{r_1^3} + \mu\frac{z}{r_2^3}\right] + \frac{\tilde{T}_{\max}}{\tilde{m}} u_z \end{cases} ⎩⎨⎧​x¨=−[(1−μ)r13​x+μ​+μr23​x−(1−μ)​]+2y˙​+x+m~T~max​​ux​y¨​=−[(1−μ)r13​y​+μr23​y​]−2x˙+y+m~T~max​​uy​z¨=−[(1−μ)r13​z​+μr23​z​]+m~T~max​​uz​​

其中 r1=(x+μ)2+y2+z2r_1 = \sqrt{(x+\mu)^2 + y^2 + z^2}r1​=(x+μ)2+y2+z2​、r2=(x−1+μ)2+y2+z2r_2 = \sqrt{(x-1+\mu)^2 + y^2 + z^2}r2​=(x−1+μ)2+y2+z2​ 分别为 spacecraft 到地球和月球的距离,−2y˙-2\dot{y}−2y˙​、+2x˙+2\dot{x}+2x˙ 为 Coriolis 力项,u=(ux,uy,uz)u = (u_x, u_y, u_z)u=(ux​,uy​,uz​) 为无量纲推力控制向量,满足 ∥u∥≤1\|u\| \leq 1∥u∥≤1。

质量演化服从齐奥尔科夫斯基火箭方程:

m~˙=−T~max⁡c~∥u∥\dot{\tilde{m}} = -\frac{\tilde{T}_{\max}}{\tilde{c}} \|u\| m~˙=−c~T~max​​∥u∥

其中 c~=Ispg0T∗/L∗\tilde{c} = I_{sp} g_0 T^*/L^*c~=Isp​g0​T∗/L∗ 为无量纲排气速度。

关键参数

CR3BP-LT 的特征归一化参数:

参数符号地月系统值
质量比μ\muμ0.01215
特征长度L∗L^*L∗3.844×1083.844 \times 10^83.844×108 m
特征时间T∗T^*T∗375,132 s
特征加速度g0g_0g0​9.80665 m/s²

CR3BP-LT 与标准 CR3BP 的区别

特性标准 CR3BPCR3BP-LT
能量守恒Jacobi 常数守恒连续低推力打破守恒
动力学可积(保守系统)非守恒、高度非线性
轨道特性周期/拟周期轨道转移轨迹可自由设计
计算难度较低较高(需积分质量方程)

CR3BP-LT 模型在无推力(T~max⁡=0\tilde{T}_{\max} = 0T~max​=0)时退化为标准 CR3BP,此时 Jacobi 常数重新守恒。

在轨迹优化中的应用

CR3BP-LT 模型是 A2PPO 等深度强化学习方法用于低推力轨迹优化的核心环境。该模型:

  1. 保留了三体动力学的本质复杂性——混沌特性、流形结构、能量变化等
  2. 引入了连续推力控制——通过无量纲推力向量 uuu 实现连续加速/减速
  3. 保持了计算可负担性——相比高保真 Ephemeris 模型,CR3BP-LT 可支持大规模 RL 训练所需的百万次积分

参考文献

  • [1] Ul Haq I U, Dai H, Du C. Autonomous low-thrust trajectory optimization in cislunar space via attention-augmented reinforcement learning[J]. Aerospace Science and Technology, 2026.
  • [2] Du C, Song L, Zhang J, et al. A novel calculation method for low-thrust transfer trajectories in the Earth-Moon restricted three-body problem[J]. Aerospace Science and Technology, 2024.
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最近更新: 2026/4/27 08:30
Contributors: Hermes Agent
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