Esta tesis se ha realizado en el contexto del proyecto UPMSat-2, que es un microsatélite diseñado, construido y operado por el Instituto Universitario de Microgravedad "Ignacio Da Riva" (IDR / UPM) de la Universidad Politécnica de Madrid. Aplicación de la metodología Ingeniería Concurrente (Concurrent Engineering: CE) en el marco de la aplicación de diseño multidisciplinar (Multidisciplinary Design Optimization: MDO) es uno de los principales objetivos del presente trabajo. En los últimos años, ha habido un interés continuo en la participación de los grupos de investigación de las universidades en los estudios de la tecnología espacial a través de sus propios microsatélites. La participación en este tipo de proyectos tiene algunos desafíos inherentes, tales como presupuestos y servicios limitados. Además, debido al hecho de que el objetivo principal de estos proyectos es fundamentalmente educativo, por lo general hay incertidumbres en cuanto a su misión en órbita y cargas útiles en las primeras fases del proyecto. Por otro lado, existen limitaciones predeterminadas para sus presupuestos de masa, volumen y energía, debido al hecho de que la mayoría de ellos están considerados como una carga útil auxiliar para el lanzamiento. De este modo, el costo de lanzamiento se reduce considerablemente. En este contexto, el subsistema estructural del satélite es uno de los más afectados por las restricciones que impone el lanzador. Esto puede afectar a diferentes aspectos, incluyendo las dimensiones, la resistencia y los requisitos de frecuencia. En la primera parte de esta tesis, la atención se centra en el desarrollo de una herramienta de diseño del subsistema estructural que evalúa, no sólo las propiedades de la estructura primaria como variables, sino también algunas variables de nivel de sistema del satélite, como la masa de la carga útil y la masa y las dimensiones extremas de satélite. Este enfoque permite que el equipo de diseño obtenga una mejor visión del diseño en un espacio de diseño extendido. La herramienta de diseño estructural se basa en las fórmulas y los supuestos apropiados, incluyendo los modelos estáticos y dinámicos del satélite. Un algoritmo genético (Genetic Algorithm: GA) se aplica al espacio de diseño para optimizaciones de objetivo único y también multiobjetivo. El resultado de la optimización multiobjetivo es un Pareto-optimal basado en dos objetivo, la masa total de satélites mínimo y el máximo presupuesto de masa de carga útil. Por otro lado, la aplicación de los microsatélites en misiones espaciales es de interés por su menor coste y tiempo de desarrollo. La gran necesidad de las aplicaciones de teledetección es un fuerte impulsor de su popularidad en este tipo de misiones espaciales. Las misiones de tele-observación por satélite son esenciales para la investigación de los recursos de la tierra y el medio ambiente. En estas misiones existen interrelaciones estrechas entre diferentes requisitos como la altitud orbital, tiempo de revisita, el ciclo de vida y la resolución. Además, todos estos requisitos puede afectar a toda las características de diseño. Durante los últimos años la aplicación de CE en las misiones espaciales ha demostrado una gran ventaja para llegar al diseño óptimo, teniendo en cuenta tanto el rendimiento y el costo del proyecto. Un ejemplo bien conocido de la aplicación de CE es la CDF (Facilidad Diseño Concurrente) de la ESA (Agencia Espacial Europea). Está claro que para los proyectos de microsatélites universitarios tener o desarrollar una instalación de este tipo parece estar más allá de las capacidades del proyecto. Sin embargo, la práctica de la CE a cualquier escala puede ser beneficiosa para los microsatélites universitarios también. En la segunda parte de esta tesis, la atención se centra en el desarrollo de una estructura de optimización de diseño multidisciplinar (Multidisciplinary Design Optimization: MDO) aplicable a la fase de diseño conceptual de microsatélites de teledetección. Este enfoque permite que el equipo de diseño conozca la interacción entre las diferentes variables de diseño. El esquema MDO presentado no sólo incluye variables de nivel de sistema, tales como la masa total del satélite y la potencia total, sino también los requisitos de la misión como la resolución y tiempo de revisita. El proceso de diseño de microsatélites se divide en tres disciplinas; a) diseño de órbita, b) diseño de carga útil y c) diseño de plataforma. En primer lugar, se calculan diferentes parámetros de misión para un rango práctico de órbitas helio-síncronas (sun-synchronous orbits: SS-Os). Luego, según los parámetros orbitales y los datos de un instrumento como referencia, se calcula la masa y la potencia de la carga útil. El diseño de la plataforma del satélite se estima a partir de los datos de la masa y potencia de los diferentes subsistemas utilizando relaciones empíricas de diseño. El diseño del subsistema de potencia se realiza teniendo en cuenta variables de diseño más detalladas, como el escenario de la misión y diferentes tipos de células solares y baterías. El escenario se selecciona, de modo de obtener una banda de cobertura sobre la superficie terrestre paralelo al Ecuador después de cada intervalo de revisita. Con el objetivo de evaluar las interrelaciones entre las diferentes variables en el espacio de diseño, todas las disciplinas de diseño mencionados se combinan en un código unificado. Por último, una forma básica de MDO se ajusta a la herramienta de diseño de sistema de satélite. La optimización del diseño se realiza por medio de un GA con el único objetivo de minimizar la masa total de microsatélite. Según los resultados obtenidos de la aplicación del MDO, existen diferentes puntos de diseños óptimos, pero con diferentes variables de misión. Este análisis demuestra la aplicabilidad de MDO para los estudios de ingeniería de sistema en la fase de diseño conceptual en este tipo de proyectos. La principal conclusión de esta tesis, es que el diseño clásico de los satélites que por lo general comienza con la definición de la misión y la carga útil no es necesariamente la mejor metodología para todos los proyectos de satélites. Un microsatélite universitario, es un ejemplo de este tipo de proyectos. Por eso, se han desarrollado un conjunto de herramientas de diseño para encarar los estudios de la fase inicial de diseño. Este conjunto de herramientas incluye diferentes disciplinas de diseño centrados en el subsistema estructural y teniendo en cuenta una carga útil desconocida a priori. Los resultados demuestran que la mínima masa total del satélite y la máxima masa disponible para una carga útil desconocida a priori, son objetivos conflictivos. En este contexto para encontrar un Pareto-optimal se ha aplicado una optimización multiobjetivo. Según los resultados se concluye que la selección de la masa total por satélite en el rango de 40-60 kg puede considerarse como óptima para un proyecto de microsatélites universitario con carga útil desconocida a priori. También la metodología CE se ha aplicado al proceso de diseño conceptual de microsatélites de teledetección. Los resultados de la aplicación del CE proporcionan una clara comprensión de la interacción entre los requisitos de diseño de sistemas de satélites, tales como la masa total del microsatélite y la potencia y los requisitos de la misión como la resolución y el tiempo de revisita. La aplicación de MDO se hace con la minimización de la masa total de microsatélite. Los resultados de la aplicación de MDO aclaran la relación clara entre los diferentes requisitos de diseño del sistema y de misión, así como que permiten seleccionar las líneas de base para el diseño óptimo con el objetivo seleccionado en las primeras fase de diseño. ABSTRACT This thesis is done in the context of UPMSat-2 project, which is a microsatellite under design and manufacturing at the Instituto Universitario de Microgravedad “Ignacio Da Riva” (IDR/UPM) of the Universidad Politécnica de Madrid. Application of Concurrent Engineering (CE) methodology in the framework of Multidisciplinary Design application (MDO) is one of the main objectives of the present work. In recent years, there has been continuing interest in the participation of university research groups in space technology studies by means of their own microsatellites. The involvement in such projects has some inherent challenges, such as limited budget and facilities. Also, due to the fact that the main objective of these projects is for educational purposes, usually there are uncertainties regarding their in orbit mission and scientific payloads at the early phases of the project. On the other hand, there are predetermined limitations for their mass and volume budgets owing to the fact that most of them are launched as an auxiliary payload in which the launch cost is reduced considerably. The satellite structure subsystem is the one which is most affected by the launcher constraints. This can affect different aspects, including dimensions, strength and frequency requirements. In the first part of this thesis, the main focus is on developing a structural design sizing tool containing not only the primary structures properties as variables but also the satellite system level variables such as payload mass budget and satellite total mass and dimensions. This approach enables the design team to obtain better insight into the design in an extended design envelope. The structural design sizing tool is based on the analytical structural design formulas and appropriate assumptions including both static and dynamic models of the satellite. A Genetic Algorithm (GA) is applied to the design space for both single and multiobejective optimizations. The result of the multiobjective optimization is a Pareto-optimal based on two objectives, minimum satellite total mass and maximum payload mass budget. On the other hand, the application of the microsatellites is of interest for their less cost and response time. The high need for the remote sensing applications is a strong driver of their popularity in space missions. The satellite remote sensing missions are essential for long term research around the condition of the earth resources and environment. In remote sensing missions there are tight interrelations between different requirements such as orbital altitude, revisit time, mission cycle life and spatial resolution. Also, all of these requirements can affect the whole design characteristics. During the last years application of the CE in the space missions has demonstrated a great advantage to reach the optimum design base lines considering both the performance and the cost of the project. A well-known example of CE application is ESA (European Space Agency) CDF (Concurrent Design Facility). It is clear that for the university-class microsatellite projects having or developing such a facility seems beyond the project capabilities. Nevertheless practicing CE at any scale can be beneficiary for the university-class microsatellite projects. In the second part of this thesis, the main focus is on developing a MDO framework applicable to the conceptual design phase of the remote sensing microsatellites. This approach enables the design team to evaluate the interaction between the different system design variables. The presented MDO framework contains not only the system level variables such as the satellite total mass and total power, but also the mission requirements like the spatial resolution and the revisit time. The microsatellite sizing process is divided into the three major design disciplines; a) orbit design, b) payload sizing and c) bus sizing. First, different mission parameters for a practical range of sun-synchronous orbits (SS-Os) are calculated. Then, according to the orbital parameters and a reference remote sensing instrument, mass and power of the payload are calculated. Satellite bus sizing is done based on mass and power calculation of the different subsystems using design estimation relationships. In the satellite bus sizing, the power subsystem design is realized by considering more detailed design variables including a mission scenario and different types of solar cells and batteries. The mission scenario is selected in order to obtain a coverage belt on the earth surface parallel to the earth equatorial after each revisit time. In order to evaluate the interrelations between the different variables inside the design space all the mentioned design disciplines are combined in a unified code. The integrated satellite system sizing tool developed in this section is considered as an application of the CE to the conceptual design of the remote sensing microsatellite projects. Finally, in order to apply the MDO methodology to the design problem, a basic MDO framework is adjusted to the developed satellite system design tool. Design optimization is done by means of a GA single objective algorithm with the objective function as minimizing the microsatellite total mass. According to the results of MDO application, there exist different optimum design points all with the minimum satellite total mass but with different mission variables. This output demonstrates the successful applicability of MDO approach for system engineering trade-off studies at the conceptual design phase of the design in such projects. The main conclusion of this thesis is that the classical design approach for the satellite design which usually starts with the mission and payload definition is not necessarily the best approach for all of the satellite projects. The university-class microsatellite is an example for such projects. Due to this fact an integrated satellite sizing tool including different design disciplines focusing on the structural subsystem and considering unknown payload is developed. According to the results the satellite total mass and available mass for the unknown payload are conflictive objectives. In order to find the Pareto-optimal a multiobjective GA optimization is conducted. Based on the optimization results it is concluded that selecting the satellite total mass in the range of 40-60 kg can be considered as an optimum approach for a university-class microsatellite project with unknown payload(s). Also, the CE methodology is applied to the remote sensing microsatellites conceptual design process. The results of CE application provide a clear understanding of the interaction between satellite system design requirements such as satellite total mass and power and the satellite mission variables such as revisit time and spatial resolution. The MDO application is done with the total mass minimization of a remote sensing satellite. The results from the MDO application clarify the unclear relationship between different system and mission design variables as well as the optimum design base lines according to the selected objective during the initial design phases.
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机译：本论文是在UPMSat-2项目的背景下进行的，该项目是由马德里理工大学的微重力研究所（IDR / UPM）的“ Ignacio Da Riva”大学设计，建造和运行的微卫星。在多学科设计（多学科设计优化：MDO）的应用框架内并行工程（CE）方法的应用是这项工作的主要目标之一。近年来，人们一直对大学研究小组通过自己的微卫星参与空间技术研究感兴趣。参与这些类型的项目面临一些固有的挑战，例如预算和服务有限。此外，由于这些项目的主要目标主要是教育性的事实，因此在项目的早期阶段，其轨道飞行任务和有效载荷通常存在不确定性。另一方面，由于它们中的大多数被认为是发射的辅助有效载荷，因此对您的质量，体积和能量预算有预定的限制。因此，发射成本大大降低。在这种情况下，卫星的结构子系统是受发射器施加的限制影响最大的子系统之一。这会影响不同方面，包括尺寸，电阻和频率要求。在本文的第一部分中，重点是结构子系统设计工具的开发，该工具不仅评估主要结构的属性作为变量，而且还评估卫星的某些系统级变量，例如卫星。有效载荷质量以及卫星的质量和极限尺寸。这种方法使设计团队可以在扩展的设计空间中更好地了解设计。结构设计工具基于适当的公式和假设，包括静态和动态卫星模型。遗传算法（Genetic Algorithm：GA）应用于单目标和多目标优化的设计空间。多目标优化的结果是基于两个目标的帕累托最优，最小总卫星质量和最大有效载荷质量预算。另一方面，由于微卫星的成本较低和开发时间短，因此在太空飞行中应用微卫星引起了人们的兴趣。遥感应用的巨大需求是其在此类太空任务中普及的强大推动力。卫星远程观测任务对于研究地球的资源和环境至关重要。在这些任务中，不同要求之间存在密切的相互关系，例如轨道高度，重访时间，生命周期和分辨率。此外，所有这些要求都会影响所有设计功能。在过去的几年中，考虑到项目的性能和成本，CE在太空任务中的应用已显示出实现最佳设计的巨大优势。 CE应用程序的一个著名示例是ESA（欧洲航天局）CDF（并行设计设施）。显然，对于大学的微卫星项目，拥有或开发这样的装置似乎超出了项目的能力。但是，任何规模的CE实践对于大学微卫星也是有益的。在本文的第二部分中，重点是开发适用于遥感微卫星概念设计阶段的多学科设计优化（MDO）结构。这种方法使设计团队可以了解不同设计变量之间的相互作用。提出的MDO方案不仅包括系统级变量（例如总卫星质量和总功率），还包括任务要求（例如分辨率和重访时间）。微卫星设计过程分为三个领域： a）轨道设计，b）有效载荷设计和c）平台设计。首先，针对实际范围的氦同步轨道（太阳同步轨道：SS-O）计算出不同的任务参数。然后，根据轨道参数和仪器数据作为参考，计算出有效载荷的质量和功率。使用经验设计关系从不同子系统的质量和功率数据估计卫星平台的设计。在完成电源子系统的设计时，要考虑到更详细的设计变量，例如任务场景以及不同类型的太阳能电池和电池组。选择该场景是为了在每个重新访问间隔后获得平行于赤道的地面覆盖范围。为了评估设计空间中不同变量之间的相互关系，所有提到的设计原则都组合在一个统一的代码中。最后，MDO的基本形式符合卫星系统设计工具。设计的优化是通过遗传算法进行的，其唯一目的是使微卫星的总质量最小化。根据从MDO的应用获得的结果来看，最佳设计存在不同的方面，但任务变量不同。该分析证明了MDO在此类项目的概念设计阶段对系统工程研究的适用性。本文的主要结论是，经典的卫星设计通常始于任务的定义和有效载荷，并不一定是所有卫星项目的最佳方法。高校微卫星就是这类项目的一个例子。因此，已经开发了一套设计工具来面对初始设计阶段的研究。该工具包包括针对结构子系统并考虑到先验未知载荷的不同设计准则。结果表明，卫星的最小总质量和先验未知有效载荷的最大可用质量是相互冲突的目标。在这种情况下，已应用多目标优化来找到帕累托最优。根据结果，可以得出结论：对于先验有效载荷未知的大学微卫星项目，通过卫星选择总质量在40-60 kg范围内是最佳选择。 CE方法学也已应用于遥感微卫星的概念设计过程。 CE应用程序结果清楚地了解了卫星系统设计要求（例如总微卫星质量和功率）与任务要求（例如分辨率和重新访问时间）之间的相互作用。 MDO的应用是通过最小化微卫星的总质量来完成的。 MDO的应用结果阐明了不同系统与任务设计要求之间的明确关系，并允许选择最佳设计的基线，并在第一设计阶段选择目标。摘要本论文是在UPMSat-2项目的背景下完成的，UPMSat-2项目是马德里政治大学Ignacio de Microgravedad研究所“ Ignacio Da Riva”（IDR / UPM）正在设计和制造的微卫星。在多学科设计应用程序（MDO）框架中应用并行工程（CE）方法是当前工作的主要目标之一。近年来，人们一直对大学研究小组通过自己的微卫星参与空间技术研究感兴趣。参与此类项目面临一些固有的挑战，例如预算和设施有限。同样，由于这些项目的主要目的是出于教育目的，因此在项目的早期阶段，它们的在轨任务和科学有效载荷通常存在不确定性。另一方面，由于它们中的大多数被作为辅助有效载荷发射，从而大大降低了发射成本，因此它们的质量和体积预算受到预定限制。卫星结构子系统是受发射器约束影响最大的子系统。这会影响不同方面，包括尺寸，强度和频率要求。在本文的第一部分，主要重点是开发一种结构设计尺寸确定工具，该工具不仅包含主要结构属性作为变量，而且还包含卫星系统级变量，例如有效载荷质量预算以及卫星总质量和尺寸。这种方法使设计团队可以在扩展的设计范围内更好地了解设计。结构设计尺寸确定工具基于结构分析设计公式和适当的假设，包括卫星的静态和动态模型。遗传算法（GA）应用于单对象和多对象优化的设计空间。多目标优化的结果是基于两个目标的帕累托最优，即最小卫星总质量和最大有效载荷质量预算。另一方面，微卫星的应用由于其较少的成本和响应时间而受到关注。对遥感应用的高度需求是其在太空飞行中的普及的强大推动力。卫星遥感任务对于围绕地球资源和环境条件的长期研究至关重要。在遥感任务中，不同要求之间有着紧密的联系，例如轨道高度，重访时间，任务周期寿命和空间分辨率。同样，所有这些要求都会影响整个设计特性。在过去的几年中，CE在太空任务中的应用已显示出在达到最佳设计基准（考虑到项目的性能和成本）方面具有很大的优势。 CE应用程序的一个著名示例是ESA（欧洲航天局）CDF（并行设计设施）。显然，对于拥有或开发这种设施的大学级微卫星项目而言，似乎超出了项目能力。不过，无论规模大小，都可以实践CE，这对于大学级微卫星项目是有益的。在本文的第二部分中，主要重点是开发适用于遥感微卫星概念设计阶段的MDO框架。这种方法使设计团队能够评估不同系统设计变量之间的相互作用。提出的MDO框架不仅包含系统级别变量（例如卫星总质量和总功率），还包含任务要求（例如空间分辨率和重访时间）。微卫星的尺寸确定过程分为三个主要的设计学科。 a）轨道设计，b）有效载荷大小和c）总线大小。首先，针对实际的太阳同步轨道（SS-O）范围计算了不同的任务参数。然后，根据轨道参数和参考遥感仪器，计算出有效载荷的质量和功率。使用设计估计关系，根据不同子系统的质量和功率计算完成卫星总线的大小确定。在确定卫星总线的大小时，通过考虑更详细的设计变量（包括任务场景以及不同类型的太阳能电池和电池组）来实现电源子系统的设计。选择任务方案是为了在每个重访时间之后获得平行于地球赤道的地表覆盖带。为了评估设计空间内不同变量之间的相互关系，所有提到的设计原则都以统一的代码组合。本节中开发的综合卫星系统规模确定工具被认为是CE在遥感微卫星项目概念设计中的应用。最后，为了将MDO方法论应用于设计问题，将基本的MDO框架调整为已开发的卫星系统设计工具。设计优化是通过GA单目标算法完成的，其目标函数是使微卫星总质量最小化。根据MDO申请结果，存在着不同的最佳设计点，它们的卫星总质量最小，但任务变量不同。此输出表明，在此类项目的设计概念设计阶段，MDO方法已成功应用于系统工程权衡研究。本文的主要结论是，卫星设计的经典设计方法通常始于任务和有效载荷的定义，并不一定是所有卫星项目的最佳方法。大学级微卫星就是此类项目的一个例子。由于这个事实，开发了一种集成的卫星选型工具，该工具包括针对结构子系统并考虑未知载荷的不同设计学科。根据结果，卫星总质量和未知有效载荷的可用质量是有冲突的目标。为了找到帕累托最优，进行了多目标遗传算法优化。根据优化结果，可以得出结论，对于有效载荷未知的大学级微卫星项目，选择40-60 kg的卫星总质量可以视为一种最佳方法。而且，CE方法学被应用于遥感微卫星的概念设计过程。 CE应用程序的结果清楚地了解了卫星系统设计要求（如卫星的总质量和功率）与卫星任务变量（如重访时间和空间分辨率）之间的相互作用。 MDO应用是通过最小化遥感卫星的总质量来完成的。 MDO应用程序的结果阐明了在初始设计阶段，根据所选目标，不同系统和任务设计变量以及最佳设计基准之间的关系不清楚。
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