Algoritmi genetici per costellazioni a fiore in orbita lunare

As the number of lunar missions continues to grow, so does the need for accurate lunar observation and full signal coverage. However, the nature of lunar orbital perturbations makes it difficult to study frozen ground orbits, and the cost of deploying large numbers of satellites around the Moon, although decreasing, is prohibitive. The aim of this work is to present a genetic optimization algorithm that searches for a flower constellation in Low Lunar Orbits (LLOs) of nanosatellites, providing complete coverage of a selected area. Due to the complexity of the gravitational field near the lunar surface, full Keplerian and J2 perturbation solutions and optimizations are not accurate enough. Thus, propagation taking into account the LP-165 gravity field, Earth and Sun perturbations are performed in the algorithm. To account for orbital shift, small corrections are made to maintain the constellation formation. Considering the importance of orbital stability and fuel efficiency in this specific application, the presented genetic algorithm is being developed using a cost function that takes these parameters into account. The aim of this research is to develop a tool that can determine the most efficient flower constellation for complete coverage of a specific lunar site, given enough calculation power and time.

Il numero di missioni lunari continua a crescere, così come la necessità di un'osservazione lunare accurata e di una copertura completa del segnale. Tuttavia, la natura delle perturbazioni orbitali lunari rende difficile lo studio delle orbite terrestri congelate e il costo del dispiegamento di un gran numero di satelliti intorno alla Luna, sebbene in diminuzione, è proibitivo. L'obiettivo di questo lavoro è presentare un algoritmo di ottimizzazione genetica che ricerca una costellazione a fiore in orbite lunari basse (LLO) di nanosatelliti, fornendo una copertura completa di un'area selezionata. A causa della complessità del campo gravitazionale in prossimità della superficie lunare, le soluzioni e le ottimizzazioni complete di perturbazione kepleriana e J2 non sono sufficientemente accurate. Pertanto, nell'algoritmo viene eseguita una propagazione che tiene conto del campo gravitazionale LP-165 e delle perturbazioni della Terra e del Sole. Per tenere conto dello spostamento orbitale, vengono apportate piccole correzioni per mantenere la formazione della costellazione. Considerando l'importanza della stabilità orbitale e dell'efficienza del carburante in questa specifica applicazione, l'algoritmo genetico presentato viene sviluppato utilizzando una funzione di costo che tiene conto di questi parametri. L'obiettivo di questa ricerca è sviluppare uno strumento in grado di determinare la costellazione di fiori più efficiente per la copertura completa di uno specifico sito lunare, con una potenza di calcolo e un tempo sufficienti.