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Réflexions sur la régularité de dispersion des débris spatiaux et applications à la détermination de la probabilité de collision en orbite / Reflexions on the space debris spreading regularity and application to the assessment of the collision probability in orbitThomasson, Delphine 24 June 2019 (has links)
Ce travail de thèse se veut être une contribution à l'estimation globale des risques de collisions dans l'environnement spatial de la Terre. Deux échelles de temps s'affrontent pour l'estimation de ces risques : le très court terme (quelques heures à quelques jours) où les évolutions notables de probabilité de collisions vont être dues à des événements de caractère catastrophique (collision entre satellites ou explosion), et le long voire le très long terme (où il s'agit d'évaluer l'évolution spatio-temporelle de la population de l'ensemble des débris spatiaux). Dans les deux cas, il s'agit d'évaluer la dangerosité d'une région de l'espace où évoluent des satellites opérationnels. L'assimilation de bases de données des objets en orbite autour de la Terre est fortement présente dans ce travail, tout comme des simulations pour les objets petits, nombreux, et donc non-observables. L'objectif suivi est d'étudier les caractéristiques statistiques générales de la population ainsi que celles d'une famille particulière née d'un événement ponctuel (de type fragmentation), tant par le biais d'outils usuels que novateurs, afin d'aboutir à une estimation des risques engendrés à court et long termes. Une méthode innovante est proposée, basée sur des outils de statistique spatiale utilisés en mathématiques appliquées dans des domaines variés mais jusque là autres que l’astrodynamique. Nous avons déterminé la répartition des débris spatiaux d'un point de vue statistique, en décrivant la dynamique d'agrégation ou de répulsion entre les objets, puis évalué l'influence des particules de petite taille sur la distribution des fragments. L'étude d'une fragmentation particulière et de la formation de son nuage de débris en orbite est également réalisée. Elle passe par la description des caractéristiques géométriques du nuage au cours du temps ainsi que par la déterminationdes temps de fermeture de ses différentes étapes de formation. Cette fragmentation est également utilisée pour déterminer l'influence des paramètres propres à l'explosion et à l'évolution des orbites sur la dispersion du nuage d'un point de vue statistique. Sur la base de l’ensemble de ces travaux, une série de critères nous permet finalement de tracer des voies vers une calibration d'un modèle de fragmentation complet par comparaison avec des données réelles issues d'observations. / This PhD work is a contribution to the global estimation of collision risks in the Earth space environment. To estimate these risks, two time scales complement one another: over very short terms (from a few hours to a few days) the strongest changes of collision probabilities are likely to be due to catastrophic events (collision between satellites or explosions), whereas over long and even very long terms (decades or even centuries) the main goal is to assess the spatio-temporal evolution of a whole population of space debris. In both cases, this is the evaluation of the dangerousness of regions where active satellites evolve which is at stake.Throughout the discussion, we focuse on databases assimilation of on-orbit objects, as well as on simulations for small and (then) numerous objects objects that are unobservable. We follow the goal of characterizing the statistical distribution of the global population, as well as specific families generated after a punctual event (i.e: fragmentation). Some estimations of the incurred risks are provided over both short and long time scales. An innovative method is proposed to characterize the space debris distribution, that is rather commonly used in the fields of applied mathematique but not that frequently in astrodynamics: this method is based on spatial statistics to determine the space debris distribution from a statistical point of view. By defining the notions of aggregation and repulsion dynamics between objects, we have assessed the influence of small particles on the fragments distribution.The study of a real fragmentation and of the corresponding space debris cloud evolution is also conducted. The geometrical characteristics of the cloud over time are supplied as well as the estimation of the closure times corresponding to the different evolution phases of the cloud. This concrete example is also on the basis of a sensitivity analysis: by enlightening the influence of some parameters standing for the explosion and the orbit evolution parameterization, the spreading of the cloud is characterized from a statistical point of view.As a final step of this approach, some criteria are discussed to open a path through the calibration of a complete fragmentation model thanks to comparisons with real data coming from observations.
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Minimisation L¹ en mécanique spatiale / L¹-Minimization for Space MechanicsChen, Zheng 14 September 2016 (has links)
En astronautique, une question importante est de contrôler le mouvement d’un satellite soumis à la gravitation des corps célestes de telle sorte que certains indices de performance soient minimisés (ou maximisés). Dans cette thèse, nous nous intéressons à la minimisation de la norme L¹ du contrôle pour le problème circulaire restreint des trois corps. Les conditions nécessaires à l’optimalité sont obtenues en utilisant le principe du maximum de Pontryagin, révélant l’existence de contrôles bang-bang et singuliers. En s’appuyant sur les résultats de Marchal [1] et Zelikin et al. [2], la présence du phénomène de Fuller est mise en évidence par l’analyse des es extrêmales singulières. La contrôlabilité pour le problème à deux corps (un cas dégénéré du problème circulaire restreint des trois corps) avec un contrôle prenant des valeurs dans une boule euclidienne est caractérisée dans le chapitre 2. Le résultat de contrôlabilité est facilement étendu au problème des trois corps puisque le champ de vecteurs correspondant à la dérive est récurrent. En conséquence, si les trajectoires contrôlées admissibles restent dans un compact fixé, l’existence des solutions du problème de minimisation L¹ peut être obtenu par une combinaison du théorème de Filippov (voir [4, chapitre 10]) et une procédure appropriée de convexification (voir [5]). En dimension finie, le problème de minimisation L¹ est bien connu pour générer des solutions où le contrôle s’annule sur certains intervalles de temps. Bien que le principe du maximum de Pontryagin soit un outil puissant pour identifier les solutions candidates pour le problème de minimisation L¹, il ne peut pas garantir que ces candidats sont au moins localement optimaux sauf si certaines conditions d’optimalité suffisantes sont satisfaites. En effet, il est une condition préalable pour établir (et pour être capable de vérifier) les conditions d’optimalité nécessaires et suffisantes pour résoudre le problème de minimisation L¹. Dans cette thèse, l’idée cruciale pour obtenir de telles conditions est de construire une famille paramétrée d’extrémales telle que l’extrémale de référence peut être intégrée dans un champ d’extrémales. Deux conditions de non-pliage pour la projection canonique de la famille paramétrée d’extrémales sont proposées. En ce qui concerne le cas de points terminaux fixés, ces conditions de non-pliage sont suffisantes pour garantir que l’extrémale de référence est localement minimisante tant que chaque point de commutation est régulier (cf. chapitre 3). Si le point terminal n’est pas fixe mais varie sur une sous-variété lisse, une condition suffisante supplémentaire impliquant la géométrie de variété de cible est établie (cf. chapitre 4). Bien que diverses méthodes numériques, y compris celles considérées comme directes [6, 7], indirectes [5, 8], et hybrides [11], dans la littérature sont en mesure de calculer des solutions optimales, nous ne pouvons pas attendre d’un satellite piloté par le contrôle optimal précalculé (ou le contrôle nominal) de se déplacer sur la trajectoire optimale précalculée (ou trajectoire nominale) en raison de perturbations et des erreurs inévitables. Afin d’éviter de recalculer une nouvelle trajectoire optimale une fois que la déviation de la trajectoire nominale s’est produite, le contrôle de rétroaction optimale voisin, qui est probablement l’application pratique la plus importante de la théorie du contrôle optimal [12, Chapitre 5], est obtenu en paramétrant les extrémales voisines autour de la nominale (cf. chapitre 5). Étant donné que la fonction de contrôle optimal est bang-bang, le contrôle optimal voisin comprend non seulement la rétroaction sur la direction de poussée, mais aussi celle sur les instants de commutation. En outre, une analyse géométrique montre qu’il est impossible de construire un contrôle optimal voisin une fois que le point conjugué apparaisse ou bien entre ou bien à des instants de commutation. / In astronautics, an important issue is to control the motion of a satellite subject to the gravitation of celestial bodies in such a way that certain performance indices are minimized (or maximized). In the thesis, we are interested in minimizing the L¹-norm of control for the circular restricted three-body problem. The necessary conditions for optimality are derived by using the Pontryagin maximum principle, revealing the existence of bang-bang and singular controls. Singular extremals are analyzed, and the Fuller phenomenon shows up according to the theories developed by Marchal [1] and Zelikin et al. [2, 3]. The controllability for the controlled two-body problem (a degenerate case of the circular restricted three-body problem) with control taking values in a Euclidean ball is addressed first (cf. Chapter 2). The controllability result is readily extended to the three-body problem since the drift vector field of the three-body problem is recurrent. As a result, if the admissible controlled trajectories remain in a fixed compact set, the existence of the solutions of the L¹-minimizaion problem can be obtained by a combination of Filippov theorem (see [4, Chapter 10], e.g.) and a suitable convexification procedure (see, e.g., [5]). In finite dimensions, the L¹-minimization problem is well-known to generate solutions where the control vanishes on some time intervals. While the Pontryagin maximum principle is a powerful tool to identify candidate solutions for L1-minimization problem, it cannot guarantee that the these candidates are at least locally optimal unless sufficient optimality conditions are satisfied. Indeed, it is a prerequisite to establish (as well as to be able to verify) the necessary and sufficient optimality conditions in order to solve the L¹-minimization problem. In this thesis, the crucial idea for establishing such conditions is to construct a parameterized family of extremals such that the reference extremal can be embedded into a field of extremals. Two no-fold conditions for the canonical projection of the parameterized family of extremals are devised. For the scenario of fixed endpoints, these no-fold conditions are sufficient to guarantee that the reference extremal is locally minimizing provided that each switching point is regular (cf. Chapter 3). If the terminal point is not fixed but varies on a smooth submanifold, an extra sufficient condition involving the geometry of the target manifold is established (cf. Chapter 4). Although various numerical methods, including the ones categorized as direct [6, 7], in- direct [5, 8, 9], and hybrid [10], in the literature are able to compute optimal solutions, one cannot expect a satellite steered by the precomputed optimal control (or nominal control) to move on the precomputed optimal trajectory (or nominal trajectory) due to unavoidable perturbations and errors. In order to avoid recomputing a new optimal trajectory once a deviation from the nominal trajectory occurs, the neighboring optimal feedback control, which is probably the most important practical application of optimal control theory [11, Chapter 5], is derived by parameterizing the neighboring extremals around the nominal one (cf. Chapter 5). Since the optimal control function is bang-bang, the neighboring optimal control consists of not only the feedback on thrust direction but also that on switching times. Moreover, a geometric analysis shows that it is impossible to construct the neighboring optimal control once a conjugate point occurs either between or at switching times.
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