Optimal Planning for a Multiple Space Debris Removal Mission Using High-Accuracy Low-Thrust Transfers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, we solve the problem of minimizing the fuel and time cost of accurate rendezvous and de-orbiting of multiple pieces of space debris in a single mission. Continuous low thrust maneuvers are used to achieve each orbital transfer. The mission scenario considered requires the chaser to capture and de-orbit the debris into a disposal orbit, after which it releases the first piece of debris and performs a rendezvous with the next piece of debris, continuing until the end of the mission in a recursive fashion. Within each rendezvous phase, the orbital drift of both the chaser and the target are considered. This is done in order to ensure the orbital elements of the chaser are matched to actual location of the debris at the end of the maneuver. Each maneuver is defined as a minimum-time orbital transfer, using low-thrust propulsion, and the transfer is posed as a constrained non-linear optimal control problem, implemented in GPOPS-II. The initial guess for the transfer time constitutes the period over which the given piece of debris is propagated to find the location of the debris after transfer. The location of the debris is then used as an initial guess for the final boundary constraint of the chaser's high-accuracy transfer. This procedure is iterated until the post-propagation location of the debris matches the location of the chaser following the high-accuracy transfer, within certain error bounds. A set of five pieces of debris with small inclination differences and a set of two pieces of debris with a large inclination difference situated in lower Earth orbit have been selected for demonstrating the proposed methodology. The outcome is the best possible trade-off between time and fuel for the multiple-debris removal mission and the transfer characteristics required to achieve it.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».