Inputs’ statistics method for safety boxes determination : the automated transfer vehicle GL shallow re-entry scenario

The risk reduction measures required for the re-entry back on Earth of a spacecraft are regulated by stringent international requirements. According to the European Space Agency guidelines, the Safety Re-entry Area (SRA) shall delimit the area where the debris surviving the atmospheric entry are enclosed with a probability of 99,999%. The computation of SRA is required for a significant number of space missions like spacecraft in low Earth orbits at their end of life and last stages of launchers that shall be controlled to a destructive re-entry. The dynamics of a spacecraft entering the atmosphere is sensitive to a large number of parameters, linked to the fragmentation process, to the trajectory model and to the initial conditions of the arc hitting the atmosphere. Most of these parameters are affected by uncertainty. This uncertainty might lead a fragment fall at a so large distance with respect to the aimed impact point that could reach inhabited areas causing thus risk for the population, air and naval traffic, and ground and sea assets. The extremely low probability of interest requires the identification of events, that occur so seldom and having consequences so catastrophic, that may be regarded as rare events. Calculating accurately the probability of a rare event is usually a challenge, both in terms of the required data and the computational effort to translate those data into a probability estimate. This thesis describes an innovative method, called Inputs' Statistics, effcient in estimating rare events. It has been originally developed for the computation of the SRA but it may be generalized and extended to solve other rare events problems coming from the aerospace field but not limited to it.

Le misure per la riduzione del rischio richieste per il rientro sulla Terra di un veicolo spaziale sono regolate da requisiti internazionali altamente stringenti. In accordo con le linee guida definite dall'Agenzia Spaziale Europea, la Safety Re-entry Area (SRA) deve delimitare l'area che include i detriti che sopravvivono all'entrata atmosferica con una probabilità del 99,999%. Il calcolo dell'SRA viene richiesto in molte missioni spaziali come nel caso di veicoli spaziali in orbite terrestri basse al termine della loro vita operativa o nel caso in cui l'ultimo stadio del lanciatore debba effettuare un rientro distruttivo controllato. La dinamica di un veicolo spaziale che rientra in atmosfera è sensibile ad un gran numero di parametri, relativi al processo di frammentazione, al modello adottato per la propagazione della traiettoria e alle condizioni iniziali dell'arco che interseca l'atmosfera. La maggior parte di questi parametri sono affetti da incertezza. Quest'incertezza potrebbe provocare la caduta di un frammento così lontano dal punto di impatto previsto da raggiungere aree abitate ed essere in questo modo rischioso per la popolazione, il traffico aereo e navale e le proprietà in mare e sulla terraferma. L'essere interessati ad una probabilità estremamente bassa richiede l'identificazione di eventi che avvengono così poco di frequente ma dalle conseguenze talmente catastrofiche che vengono nel gergo definiti eventi rari. Calcolare accuratamente la probabilità di un evento raro è in genere una sfida, sia per la quantità di dati richiesti sia per lo sforzo computazionale necessario per trasformare questi dati in una stima della probabilità. Questa tesi propone un metodo innovativo, chiamato Inputs' Statistics, che stima efficientemente la probabilità che un evento raro si verifichi. Questo metodo è stato originariamente sviluppato per il calcolo della SRA ma potrebbe essere generalizzato ed esteso al fine di risolvere molti altri problemi provenienti dal campo aerospaziale e non solo.