A evolução das missões espaciais profundas
A nave espacial poderá em breve tirar proveito de um algoritmo matemático sofisticado que simula a evolução para encontrar os melhores caminhos para planetas e cometas distantes.
Engenheiros da Universidade de Missouri ajustaram uma abordagem matemática chamada "evolução diferencial" para que funcione rápida e eficientemente para traçar o melhor curso para missões robóticas no espaço profundo.
"Isso ajuda a descobrir a trajetória, dimensionar a espaçonave, quanto combustível é necessário, que tipo de veículos de lançamento são necessários ... todas as respostas que você precisa obter antes de entrar nos detalhes da missão", disse Craig Kluever, engenheiro aeroespacial da a Universidade de Missouri.
O algoritmo matemático trata as soluções possíveis como indivíduos em uma população, escolhendo alguns de cada vez para "sofrer mutação" e trocar características, depois testando os mutantes com as soluções anteriores.
As melhores soluções vencem e sobrevivem até a próxima geração, onde o processo pode se repetir continuamente.
Aplicar esta abordagem para calcular as trajetórias de espaçonaves "não é nova, mas está pegando", disse Aaron Olds, um ex-aluno de graduação do MU que trabalhou com Kluever. A Agência Espacial Europeia (ESA) patrocinou dois estudos que compararam a evolução diferencial com outros métodos - um estudo considerou a evolução diferencial a melhor, enquanto o outro estudo encontrou o seu desempenho apenas médio.
Esta contradição no sucesso surgiu porque os pesquisadores da ESA usaram números diferentes para o tamanho da população, a taxa de mutação e a probabilidade de cruzamento de características entre as soluções.
Kluever e Olds começaram a encontrar os melhores números para calcular as trajetórias de espaçonaves.
Eles ajustaram o algoritmo testando-o em um programa de software em quatro cenários de missão espacial - incluindo a complexa missão Cassini de 1997 a Saturno que envolveu passagens pela Terra, Vênus e Júpiter, bem como manobras no espaço profundo.
"Os resultados da Cassini foram, na verdade, muito próximos do que realmente voou", observou Kluever. "Muitos horários de eventos e voos ocorreram no mesmo dia ou apenas um dia atrasados."
Muitas das melhores soluções para a Cassini não aconteceram precisamente durante a missão por causa das restrições do mundo real.
Por exemplo, uma correção de curso planejada pode ter sido atrasada porque o controle da missão teve problemas de comunicação com a espaçonave Cassini.
Essas restrições do mundo real desempenharão um papel em qualquer missão real, mas o algoritmo de evolução diferencial simplesmente as ignora.
Kluever e Olds acreditam que a abordagem pode ajudar melhor os planejadores de missão que projetam missões desafiadoras no futuro para alvos distantes dentro do sistema solar.
Olds apontou para recentes "missões que requerem um pouco mais de poder computacional", como a missão International Rosetta que perseguirá um cometa e colocará uma sonda na superfície em 2014.
A complexa trajetória de Rosetta já incluiu duas oscilações da Terra e um de Marte, com um balanço final da Terra planejado em 2009, antes que a espaçonave se dirija ao seu destino final.
A abordagem de evolução diferencial também pode se aplicar a missões futuras, como uma missão tripulada a Marte , que Kluever e Olds usaram como um cenário para ajustar o algoritmo.
Os planejadores de missões atualmente usam uma variedade de ferramentas, incluindo uma abordagem "orientada ao design", onde analistas experientes fazem a melhor estimativa para as trajetórias da espaçonave antes de fazer os cálculos, disse Olds.
Ele e Kluever esperam que as agências espaciais continuem procurando uma evolução diferencial.
"Acho que seria bom se a NASA quisesse colocá-lo em sua caixa de ferramentas", disse Kluever.
"Não vai ser uma substituição, mas você pode olhar para um problema de um ângulo diferente."
Tags : Tecnologia
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Muito top essas missões espacial eu adoro
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