علوم و فناوری فضایی

علوم و فناوری فضایی

طراحی مسیر بهینه حرارتی وسایل ورود به جو با استفاده از روش مدیریت پایگاه داده‌های ایرودینامیکی

نوع مقاله : مقالة‌ پژوهشی‌

نویسندگان
1 پژوهشگاه هوافضا، وزارت علوم تحقیقات و فناوری
2 پژوهشگاه هوافضا ، وزارت علوم، تحقیقات و فناوری
چکیده
در این مطالعه، روشی برای طراحی مسیر بهینه وسایل بازگشت به جو بر پایه مدیریت پایگاه داده ایرودینامیکی با استفاده از روش کریجینگ و کو-کریجینگ توسعه داده شده است.برای طراحی مسیر بازگشتی در فاز طراحی مفهومی، هر چه مدل دینامیکی وسیله بازگشتی دقیق‌تر باشد، مسیر طراحی شده به واقعیت نزدیک‌تر است. یکی از مسایل تاثیرگذار بر دقت مدل دینامیکی وسایل بازگشت به جو ، ضرایب ایرودینامیکی درپاکت پروازی وسیع آناست. بدین منظور در مطالعه حاضر با بهره‌گیری از روشی نوین، داده‌های ایرودینامیکی دقیق با استفاده از ترکیب داده‌های حاصل از حل‌گرهای مختلف در پاکت پروازی وسیله با هزینه زمانی مناسب، توسعه داده شده است. در ادامه، با استفاده از مدل دینامیکی و الگوریتم طراحی مسیر توسعه داده شده، مسیر بهینه بازگشتی وسیله اورایون با ضرایب ثابت و پایگاه داده ایرودینامیکی دقیق با هم مقایسه شده‌اند و پارامترهای مهم ورود به جو مانند شار حرارتی و سرعت نهایی مورد ارزیابی قرار گرفته است.
کلیدواژه‌ها

[1]    Desai, P. N., Lyons, D. T., Tooley J. and Kangas J. “Entry, descent, and landing operations analysis for the Stardust entry capsule.”Journal of Spacecraft and Rockets, Vol. 45, No. 6, 2008, pp. 1262-1268.
[2]    Ghoreyshi, M., Vallespin, D., Da Ronch A., Badcock K. J., Vos J., Hitzel S. “Simulation of aircraft manoeuvres based on computational fluid dynamics.”In AIAA Atmospheric Flight Mechanics Conference, 2010.
[3]    Ghoreyshi M., Badcock K.J., Ronch A. D., Marques S., Swift A. and Ames N., “Framework for establishing limits of tabular aerodynamic models for flight dynamics analysis.” Journal of Aircraft, Vol. 48, No. 1, 2011, pp. 42-55.
[4]    Rao, V. and Kenneth, D. "Entry trajectory tracking law via feedback linearization." Journal of Guidance, Control, and Dynamics," Vol. 21, No. 5 1998, pp. 726-732.
[5]    Graichen, K., & Petit, N., Constructive methods for initialization and handling mixed state-input constraints in optimal control.” Journal of Guidance, Control, and Dynamics, Vol. 31, No. 5, 2008, pp. 1334-1343.
[6]    Rahimi, A., Dev Kumar, K., & Alighanbari, H.,  “Particle swarm optimization applied to spacecraft reentry trajectory.” Journal of Guidance, Control, and Dynamics, Vol. 36, No. 1, 2012, pp.307-310.
[7]    Pamadi, B.N., Brauckmann, G.J., Ruth, M.J., &Fuhrmann, H.D., “Aerodynamic characteristics, database development, and flight simulation of the X-34 vehicle.” Journal of Spacecraft and Rockets, Vol. 38, No. 3, 2001, pp. 334-344.
[8]    Rogers, S.E., Chaderjian, N.M., Aftosmis, M.J., Pandya, S.A., Ahmad, J.U., & Tejmil, E. "Automated CFD Database Generation for a 2nd Generation Glide-Back-Booster,” 2003.
[9]    Rufolo, G.C., Roncioni, P., Marini, M., Votta, R. & Palazzo, S. “Experimental and Numerical aerodynamic data integration and aerodatabase development for the PRORA-USV-FTB_1 reusable vehicle.” In 14th AIAA/AHI Space Planes and Hypersonic Systems and Technologies Conference, AIAA, Vol. 8015, 2006.
[10]  Rizzi, A., and Tomac, M. “Creation of Aerodynamic Database for the X-31.” 48th AIAA Aerospace Sciences Meeting Including the New Horizons Forum and Aerospace Exposition. Orlando, FL. 2010
[11]  Mohammadi-Amin, M., Entezari, M.M., &Alikhani, A. “An efficient surrogate-based framework for aerodynamic database development of manned reentry vehicles.”Advances in Space Research, Vol. 62, No. 5, 2018, pp. 997-1014.
[12]  Zhuang, Y., & Huang, H., “Time-optimal trajectory planning for underactuated spacecraft using a hybrid particle swarm optimization algorithm,” ActaAstronautica, Vol. 94, No. 2, 2014, pp. 690-698.
[13]  Samani, M., Tafreshi, M., Shafieenejad, I., & Nikkhah, A. A., “Minimum-time open-loop and closed-loop optimal guidance with GA-PSO and neural fuzzy for Samarai MAV flight,” IEEE Aerospace and Electronic System Magazine, Vol. 30, 2015, pp. 28-37.
[14]  Chen, W., Panahi, M., &Pourghasemi, H.R., Performance evaluation of GIS-based new ensemble data mining techniques of adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) with genetic algorithm (GA), differential evolution (DE), and particle swarm optimization (PSO) for landslide spatial modelling. Catena, Vol. 157, 2017, pp. 310-324.
[15]  Zhou, H., Wang, X., Bai, Y., & Cui, N., “Ascent phase trajectory optimization for vehicle with multi-combined cycle engine based on improved particle swarm optimization,” ActaAstronautica, Vol. 140, 2017, pp. 156-165.
[16]  Abdulkhader, H.K., Jacob, J., & Mathew, A.T., “Fractional-order lead-lag compensator-based multi-band power system stabilizer design using a hybrid dynamic GA-PSO algorithm,” IET Generation, Transmission & Distribution, 2017.
[17]  Rea, J., & Putnam, Z.,  “A comparison of two Orion skip entry guidance algorithms,” In AIAA Guidance, Navigation and Control Conference and Exhibit (p. 6424).

  • تاریخ دریافت 27 اسفند 1397
  • تاریخ بازنگری 07 خرداد 1398
  • تاریخ پذیرش 12 تیر 1398
  • تاریخ اولین انتشار 01 تیر 1399