Resumen

Este trabajo se centra en maximizar el porcentaje de cobertura y minimizar el tiempo de revisita para una pequeña constelación de satélites con cobertura limitada. Se elige un área objetivo representada por un polígono definido por puntos de la cuadrícula en lugar de utilizar sólo un punto objetivo. La constelación se compone de satélites no simétricos y circulares en órbita terrestre baja (LEO). Se elige un método de optimización global, el Algoritmo Genético (AG), debido a su capacidad para localizar una solución óptima global para problemas multiobjetivo no lineales. De seis elementos orbitales, se varían cinco elementos (eje semimayor, inclinación, argumento del perigeo, longitud del nodo ascendente y anomalía media) como variables de diseño de la optimización. En este estudio se realiza un estudio de optimización multiobjetivo con el porcentaje de cobertura y el tiempo de revisita como los dos parámetros principales para analizar el rendimiento de la constelación. Se realizan algunos esfuerzos para mejorar la función objetivo y minimizar la carga computacional. Se implementa un enfoque semianalítico para acelerar la adivinación de los elementos orbitales iniciales. Para determinar las mejores combinaciones de operadores paramétricos, se comparan el valor de aptitud y el tiempo de cálculo de cada caso de estudio.

• Materias:Minería de datos Aerodinámica Motores (Mecánica) Cinemática Vehículo espacial
• Subjects:Data mining Aerodynamics Engines Kinematics Space vehicles
• Palabras claves:tiempo de revisita, porcentaje de cobertura, argumento del perigeo, estudio de optimización multiobjetivo, métodos de optimización global, variable de diseño de optimización, combinación de operadores paramétricos, constelación de satélites pequeños, soluciones óptimas globales, tierra baja circular
• Keywords:revisit time, percent coverage, argument of perigee, multiobjective optimization study, global optimization methods, optimization design variable, parametric operator combination, small satellite constellation, global optimum solutions, circular low earth