화성 표면 탐사 미션의 경우, 차량 (예 :MASS Science Laboratory (MSL)는 낙하산 및 리트로 로켓과 같은 감속 시스템을 사용하여 대기를 통과하고 화성 표면에 착륙해야합니다. 진입 차량은 목표 지점에 착륙하기 전에 운동 에너지의 거의 99%를 제거하기 위해 공기 역학적 힘을 사용해야합니다.
.그러나 얇고 불확실한 분위기, 진입 상태의 오류 및 차량 설계 편차는 진입 과정에 도전을 제기합니다.
최근 화성 진입 차량은 리프트 제어 능력을 갖도록 설계되었으므로 공기 역학적 힘을 제어하여 입력 궤적을 수정할 수 있습니다. 대기, 진입 상태 및 차량 설계의 불확실성 하에서 잠재적으로 도달 할 수있는 발자국의 평가는 MARS 미션 디자이너가 미리 결정된 타겟팅 지점을 업데이트 해야하는지 여부를 결정하는 데 도움이 될 것입니다. 차량의 경도 및 위도 상태로 구성된 발자국은 차량의 위치와 속도를 나타내는 소위 도달 가능한 세트의 서브 세트입니다 (그림 1 참조)
MSL은 지금까지 성공적인 화성 진입 임무의 최신 차량 모델입니다. MSL에 대한 특정 진입 임무는 시뮬레이션되며, 차량은 고도가 124km, 경도 -90도, -44도, 5.5km/s의 속도, 비행 경로 각도 (FPA) 및 제목 각도 84 도의 화성 분위기에 들어갑니다.
.완전한 발자국은 집중적 인 계산으로 인해 생성하기가 어렵습니다. 따라서, 우리는 계산 효율성에 대한 계산 가정을하지만 문제의 본질을 상실하지 않습니다. 불확실성이 고려되지 않은 공칭 조건 하에서 발자국은 그림 2에 나와 있습니다. 즉, 차량은 제어 능력 내에서 안전하게 그림 2의 이론적으로 영역에 도달 할 수 있습니다. 그러나 다음 결과에서 앞서 언급 한 항목 동적 매개 변수에 존재하는 불확실성이 발자국에 큰 영향을 미친다는 것을 찾을 수 있습니다.
이러한 불확실성은 정확하게 알려져 있지 않지만, 통계 특성은 실험적이고 측정 된 데이터로 얻을 수 있습니다. 초기 FPA, 리프트 대 드래그 비율 및 대기 밀도에서 균일하게 분포 된 불확실성 하에서 발자국의 전파는 그림 3에 도시되어있다. 불확실성 수준은 초기 FPA에서 0.2도, 리프트 대 드래그 비율은 25%, 대기 밀도는 20%로 설정된다. 발자국은 진한 파란색의 최소 면적에서 밝은 노란색의 최대 면적에 이르기까지 다릅니다.
발자국의 하향 길이는 불확실성을 고려하여 약 301km에서 거의 1563km 사이입니다. 비교를 위해 공칭 하향 길이는 709km입니다. 따라서, 화성 미션의 타겟팅 지점이 발자국의 중심에서 멀리 떨어져있는 경우, 위에서 고려한 불확실성의 영향으로 미리 정해진 사이트는 도달 할 수 없을 수 있습니다. 게다가, 타겟팅 지점이 발자국의 중심에서 멀어 질수록 불확실성에 더 민감합니다.
또한, G- 부하 및 열 보호와 같은 차량의 안전 설계에서도 불확실성을 고려해야합니다. 진입 차량의 실제 G- 부하, 가열 속도 및 총 열은 일반적으로 불확실성의 존재로 인해 미리 설계된 한계를 초과 할 수 있습니다. 따라서 입구 프로세스의 미션 설계는 더 엄격한 제약을 고려할 때 더 보수적이어야합니다.
이러한 결과는 우주 연구의 Advances에 출판 된 다항식 혼란을 사용하여 행성 항목에 대한 도달 가능한 세트의 불확실성 분석이라는 제목의 기사에 설명되어 있습니다. 이 작업은 중국 국립 국방 기술 대학의 Yuechen Huang, Ph.D., Haiyang Li, Ph.D. 및 Jin Zhang 박사가 주도했습니다.
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