Пошук академічних текстів

Реєстраційний номер

0825U002815, Дисертація доктора філософії

На здобуття

Доктор філософії, 113, Прикладна математика

Дата захисту

Статус

Запланована

Назва роботи

Оптимізація траєкторій руху космічних об’єктів в атмосфері Землі за тепловим чинником

Здобувач

Стрембовський Володимир Васильович,

Керівник Дреус Андрій Юлійович
Опонент Хорошилов Сергій Вікторович
Опонент Коряшкіна Лариса Сергіївна
Рецензент Ходанен Тетяна Володимирівна
Рецензент Губін Олександр Ігорович

Опис

У зв'язку зі стрімким зростанням кількості штучних супутників, ракетних запусків та випадків фрагментації космічних об'єктів, проблема космічного сміття набуває критичного значення для світової космічної безпеки. Десятки тисяч нефункціональних об'єктів, сконцентрованих на низьких навколоземних орбітах (LEO), становлять значну загрозу для діючих космічних апаратів та міжнародної інфраструктури. Одним із найперспективніших підходів до зменшення обсягу космічних відходів є кероване відведення космічних об'єктів з орбіти з наступним гарантованим згорянням в атмосфері Землі. Для досягнення ефективності та безпеки цього процесу вкрай важлива оптимізація траєкторії спуску, що має забезпечити повну термічну деструкцію об'єкта та мінімізувати ризик досягнення уламками поверхні Землі. Саме в цьому контексті виникає задача оптимізації траєкторій відведення космічних об'єктів, яка передбачає максимізацію теплового навантаження в критичних ділянках конструкції та визначення оптимального кута входу для забезпечення повного знищення без створення нових загроз. Розв'язання цієї задачі може бути реалізовано з використанням сучасних методів математичної оптимізації та технологій штучного інтелекту. Застосування моделей аеродинамічного нагріву, методів оптимального керування, машинного навчання та генетичних алгоритмів дозволяє створити високоефективний комплексний підхід для проєктування сучасних активних і комбінованих технологій відведення космічного сміття. Впровадження цих методик сприятиме вирішенню проблеми екологічної безпеки космічного простору та відповідає стратегічним завданням космічних держав, зокрема України. Метою роботи є розробка інтегрованої методики прогнозування максимальних теплових навантажень та вибору траєкторних параметрів руху космічних об’єктів в атмосфері Землі на основі поєднання методів машинного навчання і генетичної оптимізації. Об'єктом дослідження є процес керованого відведення космічного сміття з орбіти шляхом входу в атмосферу Землі. Предметом дослідження є математичні моделі та алгоритми оптимізації траєкторій зниження космічних об’єктів з урахуванням теплового навантаження, зокрема на основі машинного навчання та генетичних алгоритмів. Наукова новизна одержаних результатів полягає у наступному: Вперше розроблено модель машинного навчання для оцінки теплових навантажень на об’єкт, що рухається в атмосфері Землі, яка забезпечує комплексний аналіз впливу траєкторних параметрів на формування теплових потоків в атмосферних ділянках траєкторій. Вперше запроваджено гібридну методику, що поєднує алгоритми машинного навчання для високоточних прогнозів характеристик теплового потоку з генетичним алгоритмом для оптимізації параметрів входження об’єкта в атмосферу. Практичне значення даного дослідження полягає у розробці методології розрахунку та оптимізації траєкторій сходження космічних об’єктів з навколоземної орбіти з урахуванням теплового чинника. Запропонована методика може бути застосована під час проєктування місій активного видалення космічних відходів для обґрунтованого вибору параметрів входження в атмосферу, що забезпечують повне згорання об’єкта без утворення небезпечних фрагментів. Отримані результати становлять основу для створення автоматизованих програмних комплексів, які поєднують алгоритми оптимізації, методи машинного навчання та моделі теплової деструкції для підтримки прийняття рішень у режимі реального часу під час керування сходженням космічних тіл. Крім того, розроблена методика може бути використана в освітньому процесі та підготовці фахівців як приклад міждисциплінарної задачі.

Додано в НРАТ

2025-07-09