008240612s2023      us  |||||||||||||||c||eng  d
■001000016933569
■00520240214101306
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798379874100
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI30540019
■035    ▼a(MiAaPQ)Purdue22791044
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a629.1
■1001  ▼aMoore,  James  W.
■24510▼aNetwork  Methods  for  Multiple  Gravity-Assist  Mission  Design▼h[electronic  resource]
■260    ▼a[S.l.]:▼bPurdue  University.  ▼c2023
■260  1▼aAnn  Arbor  :▼bProQuest  Dissertations  &  Theses,  ▼c2023
■300    ▼a1  online  resource(250  p.)
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  85-01,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Longuski,  James.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Purdue  University,  2023.
■506    ▼aThis  item  must  not  be  sold  to  any  third  party  vendors.
■520    ▼aAn  innovative  network  model  of  the  gravity  assist  problem  enables  the  quick  discovery  and  characterization  of  candidate  trajectories  from  a  small  set  of  search  criteria.  The  network  elements  encapsulate  information  about  individual  gravity  assist  encounters  and  connectivity.  This  organization  of  the  astrodynamical  information  makes  it  possible  to  deploy  well-established  search  methods  to  find  sequences  of  flyby  encounters  with  reduced  human  effort  and  in  a  fraction  of  the  time  previously  required.  The  connectivity  encoded  in  the  model  considers  energy  feasibility  and  scheduling  constraints.  Therefore,  paths  found  using  the  network  algorithms  are  feasible  from  both  an  energy  and  phasing  perspective.Current  initial-guess  methods  only  identify  a  sequence  of  planet  names  that  may  form  a  tour.  Broad  searches  over  launch  date  and  launch  V∞  (sometimes  requiring  months  of  computation  time)  are  currently  required  to  identify  realistic  paths  from  each  possible  sequence.  The  network  approach  provides  (in  a  shorter  period  of  time)  more  detailed  initial  guesses  that  include  the  approximate  V∞  and  date  of  each  encounter.  These  initial  guesses  can  directly  generate  a  set  of  patched-conic  trajectories  or  initialize  existing  grid-search  tools.  The  technique  can  accept  fidelity  improvements  and  may  be  extended  for  use  on  other  mission  types.A  collection  of  potential  gravity  assist  encounters  serve  as  the  network  vertices.  Keplerian  models  for  connecting  the  gravity  assists  in  energy  and  time  translate  into  network  edges.  Network  models  of  more  sophisticated  trajectory  concepts  such  as  resonant  transfers  and  V∞-leveraging  extend  the  approach  to  include  more  complex  paths.General  network  traversal  algorithms  form  the  basis  for  gravity-assist  trajectory  searches.  Problem-specific  network  filtering  reduces  network  size  and  search  times.  A  detailed  discussion  of  algorithm  complexity  and  problem  size  is  also  provided.The  new  search  technique  successfully  rediscovers  known  trajectories  from  historical  gravity  assist  missions.  The  network  method  also  identifies  preliminary  gravity-assist  trajectories  to  the  Trans-Neptunian  Objects  Haumea  and  Makemake.
■590    ▼aSchool  code:  0183.
■650  4▼aAerospace  engineering.
■690    ▼a0538
■71020▼aPurdue  University.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g85-01B.
■773    ▼tDissertation  Abstract  International
■790    ▼a0183
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2023
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T16933569▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.
■980    ▼a202402▼f2024