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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利基于长短时记忆神经网络的混合动力学建模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：CN116049991B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202310126762.5，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权基于长短时记忆神经网络的混合动力学建模方法及系统是由刘向东;黄靖文;刘海阔;杜长坤;陈振;路平立设计研发完成，并于2023-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于长短时记忆神经网络的混合动力学建模方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于长短时记忆神经网络的混合动力学建模方法及系统，涉及建模技术领域，构建柔性航天器的混合动力学模型；在设定阈值范围内对动力学模型的物理参数进行调整，得到若干个调整动力学模型；对混合动力学模型和若干个调整动力学模型进行编程计算，得到参考参数矩阵和若干个差异参数矩阵；将各差异参数矩阵与参考参数矩阵进行做差，得到差值集；基于各差异参数矩阵和各差值集对长短时记忆神经网络进行训练，得到训练好的长短时记忆神经网络；基于训练好的长短时记忆神经网络对实际建模的误差进行预测，继而抵消掉不确定性误差，提高建模精度，为后续振动控制提供良好的基础。

本发明授权基于长短时记忆神经网络的混合动力学建模方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于长短时记忆神经网络的混合动力学建模方法，其特征在于，包括： 构建柔性航天器的混合动力学模型；在设定阈值范围内对所述动力学模型的物理参数进行调整，得到若干个调整动力学模型； 所述构建柔性航天器的混合动力学模型；在设定阈值范围内对所述动力学模型的物理参数进行调整，得到若干个调整动力学模型，包括： 构建柔性航天器的初始有限元模型，按照设定物理参数集对所述初始有限元模型进行设计，得到设计动力学模型； 在所述设定阈值范围内对所述设定物理参数集进行调整，得到若干个调整物理参数集； 按照各所述调整物理参数集对所述初始有限元模型进行设计，得到若干个初始调整动力学模型； 对所述设计动力学模型进行固定面和远程点设置，得到所述混合动力学模型； 对各所述初始调整动力学模型均进行固定面和远程点设置，得到各所述调整动力学模型； 对所述混合动力学模型进行编程计算，得到参考参数矩阵；对若干个所述调整动力学模型进行编程计算，得到若干个差异参数矩阵； 分别将各所述差异参数矩阵与所述参考参数矩阵进行做差，得到差值集； 基于所述差异参数矩阵构建长短时记忆神经网络；基于各所述差异参数矩阵和各所述差值集对所述长短时记忆神经网络进行训练，得到训练好的所述长短时记忆神经网络； 构建需求柔性航天器的初始动力学模型，对所述初始动力学模型进行编程计算，得到需求参数矩阵； 基于所述需求参数矩阵和训练好的所述长短时记忆神经网络，得到预测误差值； 基于所述预测误差值对所述初始动力学模型进行调整，得到需求柔性航天器的动力学模型。

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