A Study on the Covector Mapping Principle for Low-Thrust Trajectory Optimisation

Since the beginning of the Space Age, a crucial point in Mission Analysis has been to minimise the propellant mass required by a spacecraft. To do so, several optimisation techniques are available, commonly classified as either indirect or direct methods. This thesis provides an overview of the common strategies involved in low-thrust trajectory optimisation, and it introduces the fundamentals of a novel approach to optimal control theory, the so-called "Covector Mapping Principle". This thesis carries out a study to exploit this new perspective on trajectory optimisation and yield an efficient algorithm to perform a tailored Mission Analysis. The theoretical background is applied to M-ARGO, the first stand-alone deep-space CubeSat by ESA, whose preliminary Mission Analysis has been carried out by the Deep-space Astrodynamics Research and Technologies (DART) Lab at Politecnico di Milano.

Sin dagli albori dell'Età Spaziale, la minimizzazione della massa di propellente ha costituito un aspetto cruciale nell'analisi di missione di una sonda spaziale. Per fare ciò, esistono diverse tecniche, comunemente classificate come metodi indiretti o metodi diretti. La seguente tesi fornisce un riepilogo delle note strategie per l'ottimizzazione di traiettorie a bassa spinta, ed introduce i fondamenti di un nuovo approccio alla teoria del controllo ottimo, ovvero il "Covector Mapping Principle". La tesi presenta uno studio per l'applicazione di questa nuova prospettiva sull'ottimizzazione di traiettorie, volto a fornire un algoritmo efficiente per produrre un'analisi di missione ad hoc. I concetti teorici trovano applicazione in M-ARGO, il primo CubeSat indipendente per l'esplorazione spaziale sviluppato da ESA, la cui analisi di missione preliminare è stata condotta dal Deep-space Astrodynamics Research and Technologies (DART) Lab, presso il Politecnico di Milano.