Ottimizzazione delle missioni di Rimozione Attiva dei Detriti Spaziali con propulsione elettrica = Optimization of Active Debris Removal missions with electric propulsion

Recenti studi condotti dall'Agenzia Spaziale Europea stimano la presenza di oltre 35000 oggetti in orbita terrestre, il 75% dei quali riguarda detriti spaziali con un diametro superiore ai 10 cm. Inoltre, la continua espansione del settore aerospaziale ha portato a un incremento del numero di satelliti lanciati ogni anno, aumentando il rischio di collisioni tra detriti e satelliti attivi. Per prevenire scenari catastrofici come la Sindrome di Kessler, nell'ultimo decennio si è adottata una politica di mitigazione dei detriti spaziali; tuttavia, risulta necessario pianificare anche delle missioni di Active Debris Removal (ADR) con l'obiettivo di rimuovere il maggior numero possibile di detriti dalle orbite più affollate, minimizzando al contempo il costo della missione stessa. Il presente elaborato ha l'obiettivo di implementare un algoritmo metaeuristico, basato sull'Ant Colony Optimization (ACO), per l'ottimizzazione delle sequenze di rimozione dei detriti spaziali in missioni ADR con propulsione elettrica. Il problema di ottimizzazione viene convertito in un Travelling Salesman Problem (TSP), in cui le distanze tra i nodi sono calcolate attraverso un modello analitico per trasferte elettriche a bassa spinta, che sfrutta l'effetto perturbativo di J2 per minimizzare i costi propulsivi. Il modello ricavato viene infine confrontato con la soluzione vincitrice della nona Global Trajectory Optimization Competition (GTOC9) al fine di dimostrarne la validità. L'implementazione di questo algoritmo si rivela particolarmente utile nelle fasi di progettazione preliminare di una missione ADR, in cui si valuta la fattibilità della missione stessa e si effettuano eventuali analisi di trade-off.