Оптимизация траекторий с малой тягой в переменных Кустаанхеймо–Штифеля

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В работе рассматривается регуляризация уравнений движения космического аппарата преобразованием Кустаанхеймо — Штифеля для координат и Сундмана для времени в задаче поиска оптимальной траектории межпланетного перелета с двигателем малой тяги. Из принципа максимума Понтрягина находится оптимальное управление вектором тяги при условии ограниченной мощности двигателя. Задача перелета Земля — Марс решается в регулярных переменных. Проводится сравнение найденных траекторий с траекториями, полученными методом продолжения по параметру, а также исследуется чувствительность решений краевой задачи принципа максимума в декартовых и регулярных переменных.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

К. Р. Корнеев

Институт прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: kirill_rnd@mail.ru
Россия, Москва

С. П. Трофимов

Институт прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН

Email: kirill_rnd@mail.ru
Россия, Москва

Список литературы

  1. Улыбышев Ю. П. Обзор методов оптимизации траекторий космических аппаратов с использованием дискретных множеств псевдоимпульсов // Космическая техника и технологии. 2016. Т. 15. № 4. С. 67–79.
  2. Gergaud J., Haberkorn T. Homotopy method for minimum consumption orbit transfer problem // ESAIM: Control, Optimisation and Calculus of Variations. 2006. V. 12. Iss. 2. P. 294–310.
  3. Haberkorn T., Martinon P., Gergaud J. Low thrust minimum-fuel orbital transfer: a homotopic approach // J. Guidance, Control, and Dynamics. 2004. V. 27. Iss. 6. P. 1046–1060.
  4. Mingotti G., Topputo F., Bernelli-Zazzera F. A method to design sun-perturbed earth-to-moon low-thrust transfers with ballistic capture // Proc. XIX Congresso nazionale AIDAA. 2007. V. 17. Art.ID. 21.
  5. Pontryagin L.S., Boltyanskii V. G., Gamkrelidze R. V. et al. Mathematical theory of optimal processes. New York–London: Interscience Publishers John Wiley & Sons, Inc., 1962. 360 p.
  6. Petukhov V. G. Optimal multi-orbit trajectories for inserting a low-thrust spacecraft to a high elliptic orbit // Cosmic Research. 2009. V. 47. Iss. 3. P. 243–250.
  7. Petukhov V. G. Optimization of multi-orbit transfers between noncoplanar elliptic orbits // Cosmic Research. 2004. V. 42. Iss. 3. P. 250–268.
  8. Petukhov V. G. Method of continuation for optimization of interplanetary low-thrust trajectories // Cosmic Research. 2012. V. 50. Iss. 3. P. 249–261.
  9. Petukhov V. G. Optimization of interplanetary trajectories for spacecraft with ideally regulated engines using the continuation method // Cosmic Research. 2008. V. 46. Iss. 3. P. 219–232.
  10. Pérez-Palau D., Epenoy R. Fuel optimization for low-thrust Earth–Moon transfer via indirect optimal control // Celestial Mechanics and Dynamical Astronomy. 2018. V. 130. Iss. 2. Art.ID. 21.
  11. Pan B., Pan X., Zhang S. A new probability-one homotopy method for solving minimum-time low-thrust orbital transfer problems // Astrophysics and Space Science. 2018. V. 363. Iss. 9.
  12. Pan B., Lu P., Pan X. et al. Double-homotopy method for solving optimal control problems // Journal of Guidance, Control, and Dynamics. American Institute of Aeronautics and Astronautics. 2016. V. 39. Iss. 8. P. 1706–1720.
  13. Jiang F., Baoyin H., Li J. Practical techniques for low-thrust trajectory optimization with homotopic approach // J. Guidance, Control, and Dynamics. 2012. V. 35. Iss. 1. P. 245–258.
  14. Zhang C., Topputo F., Bernelli-Zazzera F. et al. Low-thrust minimum-fuel optimization in the circular restricted three-body problem // J. Guidance, Control, and Dynamics. American Institute of Aeronautics and Astronautics. 2015. V. 38. Iss. 8. P. 1501–1510.
  15. Taheri E., Kolmanovsky I., Atkins E. Enhanced smoothing technique for indirect optimization of minimum-fuel low-thrust trajectories // J. Guidance, Control, and Dynamics. American Institute of Aeronautics and Astronautics. 2016. V. 39. Iss. 11. P. 2500–2511.
  16. Taheri E., Junkins J. L. Generic smoothing for optimal bang-off-bang spacecraft maneuvers // J. Guidance, Control, and Dynamics. American Institute of Aeronautics and Astronautics. 2018. V. 41. Iss. 11. P. 2470–2475.
  17. Taheri E., Junkins J., Kolmanovsky I. et al. A novel approach for optimal trajectory design with multiple operation modes of propulsion system, part 1 // Acta Astronautica. 2020. V. 172. P. 151–165.
  18. Taheri E., Junkins J., Kolmanovsky I. et al. A novel approach for optimal trajectory design with multiple operation modes of propulsion system, part 2 // Acta Astronautica. 2020. V. 172. P. 166–179.
  19. Junkins J.L., Taheri E. Exploration of alternative state vector choices for low-thrust trajectory optimization // J. Guidance, Control, and Dynamics. American Institute of Aeronautics and Astronautics. 2019. V. 42. Iss. 1. P. 47–64.
  20. Geffroy S., Epenoy R. Optimal low-thrust transfers with constraints-generalization of averaging techniques // Acta Astronautica. 1997. V. 41. Iss. 3. P. 133–149.
  21. Sundman K. F. Mémoire sur le problème des trois corps // Acta mathematica. Institut Mittag-Leffler. 1913. V. 36. P. 105–179.
  22. Nacozy P. E. Time elements in Keplerian orbital elements // Celestial mechanics. 1981. V. 23. Iss. 2. P. 173–198.
  23. Brumberg E. V. Length of arc as independent argument for highly eccentric orbits // Celestial Mechanics and Dynamical Astronomy. 1992. V. 53. P. 323–328.
  24. Stiefel E.L., Scheifele G. Linear and Regular Celestial Mechanics. Berlin Heidelberg: Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 1971. 306 p.
  25. Levi-Civita T. Sur la régularisation du probleme des trois corps // Acta mathematica. Institut Mittag-Leffler. 1920. V. 42. P. 99–144.
  26. Иванов Д.С., Трофимов С. П., Широбоков М. Г. Численное моделирование орбитального и углового движения космических аппаратов / под ред. М. Ю. Овчинникова. М: ИПМ им. М. В. Келдыша РАН, 2016. 118 с.
  27. Иванюхин А. В. Оптимизация траектории космического аппарата с идеально регулируемым двигателем в переменных Кустаанхеймо — Штифеля // Труды МАИ. 2014. № 75.
  28. Chelnokov Yu.N., Loginov M. Yu. Prediction and Correction of Spacecraft Motion Based on the Solutions of Regular Quaternion Equations in KS-Variables and Isochronous Derivatives // Proc. 29th Saint Petersburg International Conference on Integrated Navigation Systems (ICINS). Saint Petersburg, Russia. IEEE, 2022.
  29. Masat A., Romano M., Colombo C. Kustaanheimo — Stiefel Variables for Planetary Protection Compliance Analysis // J. Guidance, Control, and Dynamics. 2022. V. 45. Iss. 7. P. 1286–1298.
  30. Roa J., Urrutxua H., Peláez J. Stability and chaos in Kustaanheimo — Stiefel space induced by the Hopf fibration // Mon. Not. R. Astron. Soc. 2016. V. 459. Iss. 3. P. 2444–2454.
  31. Nocedal J., Wright S. J. Numerical Optimization. Springer New York, 2006.
  32. Roa J. Regularization in Orbital Mechanics. Berlin, Boston: De Gruyter, 2017. 403 p.
  33. Милютин А.А., Дмитрук А. В., Осмоловский Н. П. Принцип максимума в оптимальном управлении. М.: Центр прикладных исследований мехмата МГУ, 2004. 168 p.
  34. Powers W.F., Tapley B. D. Canonical transformation applications to optimal trajectory analysis. // AIAA Journal. 1969. V. 7. Iss. 3. P. 394–399.
  35. Byrd R.H., Hribar M. E., Nocedal J. An Interior Point Algorithm for Large-Scale Nonlinear Programming // SIAM J. Optim. 1999. V. 9. Iss. 4. P. 877–900.
  36. Folkner W.M., Williams J. G., Boggs D. et al. The planetary and lunar ephemerides DE430 and DE431 // Interplanetary Network Progress Report. 2014. V. 196. Iss. 1. P. 42–196.
  37. Schoenmaekers J. Post-launch Optimisation of the SMART-1 Low-thrust Trajectory to the Moon // Proc. 18th International Symposium on Space Flight Dynamics. 2004. P. 505–510.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Разные семейства решений и Парето-фронт, восстановленный двумя разными подходами

Скачать (96KB)
3. Рис. 2. Разница между фиктивным временем перелета и изменением эксцентрической аномалии для различных Парето-оптимальных решений

Скачать (68KB)
4. Рис. 3. Время вычисления локально оптимальных решений разными подходами

Скачать (110KB)
5. Рис. 4. Числа обусловленности матрицы чувствительности для двух разных подходов

Скачать (151KB)

© Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».