Multidisciplinary Design Optimization of a Re-Entry Spacecraft via Radau Pseudospectral Method
Notice bibliographique
Résumé
The design and optimization of re-entry spacecraft or its subsystems is a multidisciplinary or multiobjective optimization problem by nature. Multidisciplinary design optimization (MDO) focuses on using numerical optimization in designing systems with several subsystems or disciplines that have interactions and independent actions. In the present paper, the system-level optimizer, trajectory, geometry and shape, aerodynamics, and aerothermodynamics differential equations, are converted to algebraic equations using the Radau pseudospectral method (RPM) since a spacecraft is a nonlinear, extensive, and sparse system. The solution to the problem with the help of MDO is reached by iterating all the disciplines together; one can simultaneously enhance the design, decrease the time and cost of the entire design cycle, and minimize the structural mass of a re-entry spacecraft. Considering various methods presented in earlier research works, a combined and innovative all-at-once (AAO), RPM-based MDO method, including the key subsystems in the design process of a re-entry capsule-shape spacecraft with a low lift-to-drag ratio (L/D), is presented. Considering the applicable state and control variables, various constraints, and parameters applied to several geometric shapes of a blunt capsule and using Apollo’s aerodynamic and aerothermodynamic coefficients, the optimized dimensions for a re-entry spacecraft are presented. The introduced optimization scheme led to a 17% mass reduction compared to the original mass of the Apollo vehicle. Fast computing and simplified models are used together in this method to analyze a wide range of vehicle shapes and entry types during conceptual design.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».