Techniques de commande optimale pour la recherche automatique de stratégies avec assistances gravitationnelles dans le cadre de missions interplanétaires.

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Olympio, Joris T. (2008) Techniques de commande optimale pour la recherche automatique de stratégies avec assistances gravitationnelles dans le cadre de missions interplanétaires. Doctorat Informatique temps réel, robotique et automatique, CMA - Centre de Mathématiques Appliquées, ENSMP p.147.

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Résumé

Cette thèse porte sur la conception de trajectoires interplanétaires, à poussée faible. Les systèmes de propulsion électriques, à poussée faible ou continue, ont permis d'accroître significativement les possibilités de trajectoires, au détriment de mission plus longues. La poussée faible limite également la manoeuvrabilité du système. Afin de parer à ces inconvénients, on utilise généralement des manoeuvres d'assistances gravitationnelles, pour ainsi réduire la consommation et la durée de transfert de la sonde. Le rôle de l'analyste mission est donc de déterminer le meilleur scénario (la séquence de planètes à visiter). De nos jours, ce problème est résolu de manière expérimentale et heuristique. Cependant, bien que la trajectoire produite soit optimale à scénario donné, il n'y a aucune garantie que le scénario en lui-même soit optimal. De plus, cette approche est relativement fastidieuse. Notre objectif a donc été de mettre en place des outils et méthodes permettant de trouver des scénario optimaux pour un objectif fixé. Durant cette thèse, nous avons suivit 2 approches. La première approche consiste à considérer le problème comme étant un problème d'optimisation globale, à variables discrètes. Un ensemble de scénario est étudié à priori. Pour simplifier et faciliter la recherche de séquences, on a modélisé le problème de transfert à poussée faible, en utilisant un principe d'inversion dynamique. Ce modèle utilise des arcs balistiques pour minimiser la consommation, et introduire des degrés de liberté supplémentaires pour satisfaire des contraintes terminales. On a mis au point un algorithme de complexité polynomiale pour résoudre le problème. Afin de réduire le coût calculatoire, nous avons mis en place des contraintes de " pruning " permettant de réduire l'espace de recherche. La deuxième approche consiste à formuler le problème comme un problème de commande optimale, où la dynamique inclut les principaux corps perturbateurs. Le scénario est alors déterminé à postériori. On résoud numériquement le problème au N corps. On montre que les méthodes indirectes (Pontryaguin) et directes (Collocation, Transcription) ne nous permettent pas de résoudre ce problème. On a donc mis au point un solveur de deuxième ordre respectant à la fois les conditions d'optimalité et de précision connues des méthodes indirectes, et des propriétés de robustesse généralement attribué aux méthodes directes.

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