Analisi ed ottimizzazione di orbite di parcheggio per una missione di sample return su Marte = Analysis and optimization of parking orbits for a Mars Sample Return Mission

Uno dei principali obiettivi su cui sono più concentrati gli sforzi della comunità scientifica è lo studio dei pianeti presenti all’interno del sistema solare per la valutazione di come essi si siano formati ed evoluti durante gli anni. Dagli anni ’60, anni delle prime missioni verso Marte, il pianeta Rosso ha avuto un ruolo fondamentale all’interno della ricerca scientifica. Al giorno d’oggi si pensa ad un eventuale avamposto sul pianeta Rosso ma l’attenzione è principalmente rivolta verso un altro tipo di missione che la U.S. National Research Council Decadal Survey ha dichiarato come principale obiettivo scientifico. Essa è definita come Mars Sample Return ed ha lo scopo, attraverso diverse fasi, di prendere un campione della superficie marziana e riportarlo sulla Terra per effettuare studi di dettaglio che non possono essere effettuati tramite un Lander o un Rover. Questo potrà quindi permettere di ampliare le conoscenze su questo pianeta per valutare in futuro una spedizione umana sullo stesso. Il livello tecnologico, e allo stesso tempo il costo totale di questo tipo di missione è molto elevato, ciò per cui il design di ogni singola fase della stessa è molto complesso. Analizzando il costo totale della missione si può osservare come esso sia funzione di diversi fattori tra cui lo studio e la definizione delle traiettorie che lo spacecraft deve effettuare al fine di compiere la missione scientifica e quindi raggiungere gli obiettivi posti in fase di design. Lo scopo di questa tesi è l’analisi e lo studio di una delle fasi principali di design della missione di Sample Return ovvero la definizione dell’orbita di parcheggio su cui lo spacecraft deve porsi all’interno della sfera di influenza di Marte. Per fare ciò verrà sfruttata la capacità computazionale degli algoritmi genetici in grado di risolvere problemi di ottimizzazione come quello preso qui in considerazione. I concetti base su questo tipo di algoritmi verranno introdotti successivamente alla definizione del tipo di missione a cui si fa riferimento. Nei capitoli successivi verrà poi mostrato in dettaglio l’algoritmo di ottimizzazione implementato in MATLAB tramite il quale l’orientamento dell’orbita di parcheggio verrà ottimizzato, con l’obiettivo principale di minimizzare il consumo di carburante totale nel caso in cui le condizioni di cattura e fuga dalla sfera di influenza marziana siano note. Successivamente, tale algoritmo verrà utilizzato per effettuare lo studio di alcuni casi particolari e i risultati verranno mostrati e discussi. Infine alcune conclusioni saranno fornite in modo da valutare il lavoro svolto,la correttezza dell’algoritmo e eventuali idee per un futuro ed ulteriore sviluppo dell’algoritmo.