Solid propellant engine arrangement for the moon soft landing problem: Solid propellant engine arrangement for the moon soft landing problem

Abstract

Este trabajo presenta el diseño de un sistema inteligente de control para el problema del aterrizaje suave en la Luna utilizando motores de propulsión sólida (SPM). Aunque los SPM tienen problemas de controlabilidad y el hecho de que no se pueden apagar, se caracterizan por su confiabilidad, simplicidad y rentabilidad. En consecuencia, nuestra principal contribución es abordar estos inconvenientes mediante la formulación de un problema de optimización de aterrizaje bidimensional utilizando un arreglo de SPM. El arreglo se estudia sobre una plataforma CubeSat con diferentes números de motores y para tres tipos de sección transversal del grano propulsor (PGCS). Los parámetros de los motores y control fueron optimizados inicialmente mediante un algoritmo genético (GA) debido a la no linealidad del problema y las incertidumbres de las variables de estado. Se analizan dos enfoques de diseño para el control, donde el diseño robusto basado en las incertidumbres de las variables muestra el mejor desempeño. Se utilizaron simulaciones de Monte Carlo para demostrar la eficacia del diseño robusto. Esto disminuye la velocidad de impacto (IV) a medida que aumenta el número de motores, aterrizando a 2,97 m/s utilizando una disposición de 10 motores con un PGCS regresivo. Finalmente, se presentan los requisitos del sistema de control de actitud para mantener la estabilidad direccional del empuje.

This work presents the design of an intelligent control system for the problem of soft landing on the Moon using solid propellant engines (SPE). Although SPEs have controllability problems and the fact that they cannot be turned off, they are characterized by their reliability, simplicity, and cost-effectiveness. Consequently, our main contribution is to address these drawbacks by formulating a two-dimensional landing optimization problem using an array of SPEs. The arrangement is studied on a CubeSat platform with different numbers of engines and for three types of propellant grain cross-section (PGCS). The engine and control parameters were initially optimized by a genetic algorithm (GA) due to the non-linearity of the problem and the uncertainties of the state variables. Two design approaches for control are analyzed, where the robust design based on the uncertainties of the variables shows the best performance. Monte Carlo simulations were used to demonstrate the effectiveness of the robust design. This decreases the impact velocity (IV) as the number of engines increases, landing at 2.97 m/s using an arrangement of 10 engines with a regressive PGCS. Finally, the requirements of the attitude control system to maintain the directional stability of the thrust are presented.