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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于FCNN的卫星电磁对接过程泛化仿真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：CN120145826B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202510207936.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于FCNN的卫星电磁对接过程泛化仿真方法是由唐煜凯;叶东;姚尊皓;史若桐;于嘉林;刘博飞;罗颖;李宸;汪睿璇设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于FCNN的卫星电磁对接过程泛化仿真方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于FCNN的卫星电磁对接过程泛化仿真方法，属于航天器电磁对接动力学仿真领域，包括如下步骤：首先，通过有限元仿真生成不同型号电磁执行器在随机激励电流下的磁场数据，构建并训练FCNN‑D模型，实现从执行器参数、空间位置及电流输入到磁场强度的预测；其次，采集执行器在外磁场中受力数据，以执行器型号、位姿及电流为输入，构建FCNN‑F模型以预测电磁力力矩；随后进行动力学仿真，将FCNN‑F计算的力力矩步进式输入，在每步仿真中根据当前位姿计算电磁力并更新卫星位姿，直至满足边界条件；最终，对接过程可视化。该发明利用FCNN规避电磁力力矩模型，解决了电磁仿真应用尺度受限的缺点，得到一种“全尺度”、“高精度”的电磁对接仿真方法。

本发明授权一种基于FCNN的卫星电磁对接过程泛化仿真方法在权利要求书中公布了：1.一种基于FCNN的卫星电磁对接过程泛化仿真方法，其特征在于： 所述方法包括如下步骤： 步骤S1，对大量型号不同的执行器给予大量随机激励电流进行电磁学有限元仿真，获取其产生的电磁场空间分布形成初始磁场数据集，处理后形成可用磁场数据集； 步骤S2，搭建一个新全连接神经网络作为FCNN-D模型，将执行器型号、空间点位置、激励电流作为网络的输入，将磁场强度作为网络的输出，设定神经网络的结构、参数、激活函数、损失函数； 步骤S3，利用步骤S1中得到的数据集训练FCNN-D模型通过评价指标判断是否达到要求，满足要求则保存训练结果，若不满足则调整模型重新训练； 步骤S4，对大量型号、激励电流不同的执行器进行电磁学有限元仿真获取其在外部磁场中不同位置不同姿态下收到的电磁力与电磁力矩形成初始力场数据集，处理后得到可用力场数据集； 步骤S5，搭建一个新全连接神经网络作为FCNN-F模型，将执行器型号与其位置及姿态、激励电流作为网络的输入，将执行器受到的电磁力与电磁力矩作为网络的输出，设定神经网络的结构、参数、激活函数、损失函数； 步骤S6，利用步骤S4中得到的数据集训练FCNN-F模型，通过评价指标判断是否达到要求，满足要求则保存训练结果，若不满足则调整模型重新训练； 步骤S7，搭建立方星电磁对接的动力学模型，设置边界条件、动力学仿真步长； 步骤S8，将待分析的执行器型号及其初始空间位置姿态输入FCNN-F模型，设置激励电流信号输入FCNN-F模型，导入已知外部磁场，求解执行器初始受到的电磁力与电磁力矩，进行动力学仿真迭代，利用FCNN-F模型的输出更新立方星空间位置姿态，计算执行器新位置姿态重新输入FCNN-F模型，其他输入不变，求解执行器在新位置受到的电磁力与电磁力矩，步进动力学仿真，重复上述过程至达到步骤S7中设定的边界条件，并判断对接成功与否； 步骤S9，对步骤S8中计算得到的立方星电磁对接运动过程进行可视化处理。

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