Mars Sample Return: parking orbit optimization and single/multi launch mission comparison using genetic algorithm

La presente tesi fa riferimento al programma spaziale ‘Mars Sample Return’ attualmente in corso da parte della collaborazione di NASA ed ESA. Esso è suddiviso in tre missioni differenti: il lancio del rover 'Perseverance' per la raccolta del materiale, atterrato quest’anno sul suolo marziano, e le due missioni attualmente in fase di studio, ovvero quella che avrà lo scopo di recuperare i campioni raccolti in precedenza e inserirli in orbita (Sample Retrieval Lander - SRL), e la missione che riporterà i campioni fino al nostro pianeta per poterli analizzare (Earth Return Orbiter - ERO). Lo scopo di questa tesi è di selezionare e analizzare un’orbita marziana per uno studio preliminare delle missioni SRL ed ERO. L’ottimizzazione dell’orbita viene eseguita variando quattro parametri, ovvero l’ascensione retta del nodo ascendente (RAAN), l'argomento del periastro (LAN), e i vettori posizione delle condizioni di cattura e fuga. Viene quindi utilizzato un algoritmo genetico, sfruttando il ‘Global Optimization Toolbox’ di MATLAB, per minimizzare la massa iniziale, e, considerando le condizioni iniziali, si andrà a definire l’orientamento dell’orbita e le posizioni di cattura e fuga relative al caso ottimizzato. Nella prima parte della tesi viene presentato il background della campagna ‘Mars Sample Return’, cercando di evidenziare i motivi del grande interesse verso Marte, e definendo le basi per le sezioni successive. Nella seconda parte vengono introdotte le nozioni fondamentali riguardo gli algoritmi genetici, compresa la loro applicazione su MATLAB e la terminologia. Nella sezione successiva viene riassunta la teoria della meccanica del volo spaziale necessaria per capire i procedimenti di calcolo successivi. In seguito, viene affrontato il problema dal punto di vista teorico e vengono dettagliate la metodologia di calcolo e le ipotesi considerate durante il lavoro svolto. Nell’ultima parte della tesi vengono esposti i risultati del lavoro, considerando inizialmente l’ipotesi di eseguire entrambe le missioni con un unico lancio, per poi valutare le due missioni lanciate separatamente per stimare i vantaggi rispetto al caso precedente.