1. Heuristic Optimization of Interplanetary Trajectories in Aerospace Missions
- Author
-
M. Santos Peñas and F. Alonso Zotes
- Subjects
Mathematical optimization ,Optimization problem ,General Computer Science ,Heuristic (computer science) ,Computer science ,lcsh:Control engineering systems. Automatic machinery (General) ,Optimización heurística ,02 engineering and technology ,01 natural sciences ,Space exploration ,Asistencias gravitacionales ,lcsh:TJ212-225 ,0103 physical sciences ,Heuristic optimization ,0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering ,010303 astronomy & astrophysics ,Simulation ,Payload ,Gravity assistance ,GA ,PSO ,Particle swarm optimization ,Interplanetary trajectories ,Mars Exploration Program ,Aerospace mission ,Aplicaciones aeroespaciales ,Fly-by ,Trayectorias interplanetarias ,MOPSO ,Control and Systems Engineering ,Differential evolution ,020201 artificial intelligence & image processing ,Interplanetary spaceflight ,Computer Science(all) - Abstract
[EN] In this paper, heuristic optimization of interplanetary trajectories is presented. These techniques have been applied over the last two decades to the successful design of space missions in order to increase the scientific results. The multi-objective optimization problem has been solved finding a trade-off between minimizing the fuel and maximizing the useful payload of the scientific mission. A review of the literature related to the application of some evolutive strategies such as Genetic Algorithms and Differential Evolution, and Particle Swarm Optimization methods, to aerospace applications is included, in particular for the design of interplanetary exploration missions with gravity assistances. A detailed example is included to show the application of multiobjetive optimization (MOPSO) to determine the interplanetary trajectory from the Earth to the Kuiper Belt with flybys in Mars, Jupiter and Saturn., [ES] En este trabajo se presenta la optimización heurística como una metodología que permite automatizar el diseño de las rutas interplanetarias con asistencias gravitacionales para conseguir una mayor rentabilidad, en términos científicos, de las exploraciones espaciales. Se trata de un problema de optimización multiobjetivo donde se busca un compromiso entre la minimización de la masa destinada a combustible y la maximización de la carga útil y científica de la misión aeroespacial. Las técnicas de optimización evolutiva han sido aplicadas con éxito a estos problemas de diseño de trayectorias complejas. Se incluye una revisión de algunas de las principales técnicas de optimización heurística que se han utilizado en el ámbito aeroespacial: GA (Genetic Algorithms), PSO (Particle Swarm Optimization) y MOPSO (Multiobjective particle swarm optimization), en concreto para el diseño de misiones de exploración interplanetaria con asistencias gravitacionales, realizadas por numerosos autores. Finalmente se presenta a modo de ejemplo una aplicación concreta de optimización multiobjetivo mediante MOPSO para determinar una trayectoria interplanetaria desde la Tierra con asistencias al cinturón de Kuiper.
- Published
- 2017