Методика оптимізації орбітальної структури низькоорбітального комплексу орбітального сервісного обслуговування
DOI:
https://doi.org/10.15407/knit2023.04.003Ключові слова:
багатоцільова оптимізація, границя Парето, мала тяга, метод усереднення, орбіта базування, орбітальне сервісне обслу-говуванняАнотація
Для виконання більшості місій орбітального сервісного обслуговування (ОСО), які плануються у цей час, використовуються одноразові космічні апарати ОСО. Використання одноразових космічних апаратів ОСО може бути вигідним в найближчому майбутньому. Але вона не є надійним розв’язком для ОСО в довгостроковій перспективі. В якості альтернативи більш корисною концепцією є використання багаторазових комплексів ОСО, які дозволяють реагувати на планові та випадкові запити клієнтів ОСО. Індустріалізація ОСО є логічним кроком розвитку космонавтики. Ця концепція може забезпечити своєчасність і оперативність здійснення ОСО при планових обслуговуваннях і випадкових запитах клієнтів ОСО. Однак, незважаючи на потенційну перевагу багаторазового ОСО, проєктування його орбітальної структури і операційного обслуговування значно складніше і важче в порівнянні із традиційною концепцією організації ОСО. Це пов’язано з тим, що при плануванні реагування багаторазових комплексів ОСО на запити необхідно проводити розподіл операцій обслуговування клієнтів ОСО між космічними апаратами багаторазового комплексу ОСО. Зараз космічна галузь перемикає свою увага на область низьких навколоземних орбіт. Це зумовлює збільшення розгорнутих і запланованих до розгортання низькоорбітальних супутникових угрупувань, кількості супутників у них, відмінністю структурних схем супутникових угрупувань і суттєвим впливом навколишнього середовища на орбітальні параметри. Як відомо, орбітальні параметри низьких орбіт космічних апаратів можуть суттєво відрізнятися і різниця між ними може досягати за довготою висхідного вузла десятків і навіть сотень градусів. Це призводить до неприпустимо великих для сучасних космічних апаратів ОСО енергетичних витрат для активного повороту площин їх вихідних орбіт до площин орбіт призначення. У низці робіт розглянуто можливість зменшення цих енергетичних витрат за рахунок використання різниці швидкостей прецесії лінії вузлів орбіт базування і призначення космічного апарата ОСО внаслідок нецентральності гравітаційного поля Землі. Однак за рахунок тривалого очікування космічного апарата ОСО на орбіті базування суттєво зростає час виконання перельоту з очікуваннямміж орбітами базування і призначення. Його скорочення можливо досягти за рахунок збільшення кількості та раціонального вибору висоти і нахилу орбіт базування космічних апаратів ОСО. Метою статті є розробка методики для оптимального синтезу орбітальної структури та оптимального операційного планування низькоорбітального комплексу ОСО на навколоземних орбітах з малим ексцентриситетом. Методами розв’язку задачі є метод усереднення, метод гілок і меж та метод багатокритеріальної оптимізації. Новизна отриманих результатів полягає розробці методики для оптимального синтезу орбітальної структури та оптимального операційного планування низькоорбітального космічного комплексу ОСО на навколоземних орбітах з малим ексцентриситетом. Розроблена методика може бути використана при обґрунтуванні, плануванні і проєктуванні космічних комплексів ОСО на низьких навколоземних орбітах з малим ексцентриситетом.Посилання
Alpatov A. P., Khoroshylov S. V., Maslova A. I. (2019). Contactless de-orbiting of space debris by the ion beam. Dynamics and control. Kyiv: Akademperiodyka, 170 p.
https://doi.org/10.15407/akademperiodyka.383.170
Аlpatov A. P., Goldshtein Yu.M. (2021). Assessment perspectives for the orbital utilization. 3. Barea A., Urrutxua H., Cadarso L.( 2020) Large-scale object selection and trajectory planning for multi-target space debris removal missions. Acta Astronautica, Vol. 170, 289-301.
https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2020.01.032
Chen H., Ho K. (2018). Integrated space logistics mission planning and spacecraft design with Mixed-Integer Nonlinear Programming, Journal of Spacecraft and Rockets, Vol. 55, №. 2, 365-381.
https://doi.org/10.2514/1.A33905
Dutta A., Arora N., Russell R. (2012) Peer-to-peer refueling strategy using low-thrust propulsion. J. Spacecr. Rockets, Vol. 49, 944-954.
https://doi.org/10.2514/1.A32106
Han C., Zhang S., Wang X. (2019). On-orbit servicing of geosynchronous satellites based on low-thrust transfers considering perturbations. Acta Astronautica, № 159, 658-675.
https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2019.01.041
Ho K., Wang H., DeTrempe P. A., Jonchay T. S., and Toniita K. (2020). Semi-Analytical Model for Design and Analysis of On-Orbit Servicing Architecture. Journal of Spacecraft and Rockets, Vol.57, №:6, 1129-1138.
https://doi.org/10.2514/1.A34663
Holdshtein Yu. M. (2020). On the choice of a parking orbit for a service spacecraft. Technical Mechanics, № 3, 30 - 38 [in Ukrainian].
https://doi.org/10.15407/itm2020.03.030
Kim I. Y., de Weck O., L. (2005). Adaptive weighted-sum method for bi-objective optimization: Pareto front generation. Structural and multidisciplinary optimization, Vol. 29, 149-158.
https://doi.org/10.1007/s00158-004-0465-1
Popovici N. (2005). Pareto reducible multicriteria optimization problems. A Journal of Mathematical Programming and Operations Research, Vol. 54, Issue 3, 253-263.
https://doi.org/10.1080/02331930500096213
Razoumny Yu. N., Razoumny V. Yu., Spencer D. B., et al. (2017) The concept of on-orbit-servicing for next generation space system development and its key technologies. Proceedings of the 68th International Astronautical Congress IAC, Vol. 16, 10486-10499.
Rousso P., Samsam S.; Chhabra R. (2021). A mission architecture for on-orbit servicing industrialization. IEEE Aerospace Conference (06-13 March, 2021). 1-14.
https://doi.org/10.1109/AERO50100.2021.9438404
Shan M., Guo J., Gill E. (2016). Review and comparison of active space debris capturing and removal methods. Progress in Aerospace Sciences, Vol. 80, 18-32.
https://doi.org/10.1016/j.paerosci.2015.11.001
Zhang Q., Sun F., Xu B., et al. (2012). Multiple spacecrafts on-orbit service task allocation based on DPSO. Chin. Sp. Sci. Techno., Vol.32, 68-76.
Zhang S., Han C., Sun X. (2018). New solution for rendezvous between geosynchronous satellites using low thrust. J. Guid. Contr. Dynam., Vol. 41, №3, 1397-1406.
https://doi.org/10.2514/1.G003270
Zhao Z., Hang J., Li H., Zhou J. (2017). LEO cooperative multi-spacecraft refueling mission optimization considering J 2 perturbation and target's surplus propellant constraint. Advances in Space Research, Vol. 59, 252-262.