Methodology development for in-orbit resources optimization for smallsats in sun-synchronous orbits - through extensive use of NASA's GMAT and multi-objective value analysis

The present thesis provides an adaptable methodology for in-orbit satellite resources optimization in terms of propulsive and power generation configurations; it is applied to LuxSpace's Triton-X missions. Triton-X is a family of SmallSat platforms for High-Performance Earth Observations (H#EO) applications in Sun-Synchronous Orbits. It presents three different size classes, namely Light, Medium and Heavy. With the purpose of providing the best services for different mission objectives, it requires modularity and scalability of all parts and subsystems that need to be tailored to the client's individual needs. The present thesis and all methodologies, therefore, have to be as payload-agnostic as possible. A useful combination of NASA's General Mission Analysis Tool (GMAT), Mathwork's Matlab, and Microsoft Excel is employed to allow for the complete automatization of the methodology, overcoming the limitations of the GMAT software while still taking advantage of its powerful resources. The process is able to respond to pre-set mission constraints and customizable user inputs to provide an optimized solution to the customer. Satellites in low earth orbit are subject to relevant perturbations requiring correction maneuvers. In particular, gravitational anomalies tend to move the satellite away from the Sun-Synchronous conditions, while the atmospheric drag and solar radiation pressure cause the orbit to lose energy and decay. A spacecraft must be able to respond to such perturbations by employing propulsive maneuvers that require on-board fuel and power. Due to the limited dimension of SmallSats and the ever-growing commercial request for maximization of payload resources, the propellant stored on board must be minimized as much as possible while ensuring the mission's fulfillment; however, this must not be achieved at the expense of the customer's requirements. On the other hand, the system must be able to respond to the energy requisites of all subsystems. Both goals call for an optimization method that does not only take into account the mission objectives but their effect on the overall system and budgets as well. The introductory part of the thesis includes the first two chapters, presenting the framework and state-of-the-art necessary for a better understanding of the work. Chapter 3 explains the GMAT software, together with the interactions and interface allowing it to communicate with Matlab. The first part of the thesis then describes a method for Multi-Objective optimization of propulsive resources; these include the mass of the propulsive system, the fuel mass, the availability for the mission, the price, and the needed Deltav for the corrections maneuvers. The constraints and conditions guiding the application stem from the ranges of applicability and commercial targets of the platform. The orbits considered are frozen SSOs at Low Earth altitude, from 400 to 800 km, with any Local Time of the Ascending Node (LTAN) - prioritizing the analysis of the dusk-dawn and 10:00-14:00 regions. This part is divided into three chapters, describing respectively the general workflow, the details of the studies performed, and the outputs of the analysis. A catalogue of the available thrusters as of May 2023 has been created thanks to the information provided by the representatives of companies active in the field of SmallSats propulsion. The second part performs the optimization of the solar array configuration to maximize the power generation while keeping at bay the complexity of the solution. This requires an accurate study of the solar fluxes, which exploits the powerful capabilities of GMAT. The potential for power generation is explored in three different case studies characterized by the same orbital parameters but different values of LTAN. The same division as for the first part is applied here. Lastly, future developments and possible streams of improvement of the thesis are presented in the last part. In both topics, the tool employed for the multi-purpose optimization is the Multi-Objective Value Analysis, which allows considering both quantitative and qualitative evaluation measures. The results are adherent to theoretical predictions and demonstrate the tool's adaptation capacity to the case-specific requirements and inputs.

Il presente lavoro di tesi fornisce una metodologia adattabile per l'ottimizzazione delle risorse in orbita dei satelliti, in termini di configurazioni propulsive e di generazione di energia; essa viene applicata alle missioni Triton-X di LuxSpace. Triton-X è una famiglia di piattaforme SmallSat per applicazioni di Osservazione della Terra ad alte prestazioni (H#EO) in orbite sincrone con il Sole (SSO). Presenta tre diverse classi di dimensioni, ovvero Light, Medium e Heavy. Al fine di fornire i migliori servizi per diversi obiettivi di missione, richiede modularità e scalabilità di tutte le parti e dei sottosistemi, che devono essere adattati alle esigenze individuali del cliente. La presente tesi e tutte le metodologie, pertanto, devono essere il più possibile independent dal carico pagante. Un'utile combinazione del software General Mission Analysis Tool (GMAT) della NASA, di Matlab di Mathwork e di Microsoft Excel è impiegata per consentire la completa automatizzazione della metodologia, superando le limitazioni del software GMAT, ma allo stesso tempo sfruttando le sue potenti risorse. Il processo è in grado di rispondere a vincoli di missione preimpostati e a input personalizzabili dell'utente per fornire una soluzione ottimizzata al cliente. I satelliti in orbita terrestre bassa sono soggetti a importanti perturbazioni che richiedono manovre di correzione. In particolare, le anomalie gravitazionali tendono ad allontanare il satellite dalle condizioni di sincronia con il Sole, mentre la resistenza atmosferica e la pressione delle radiazioni solari fanno sì che l'orbita perda energia e decada. Un veicolo spaziale deve essere in grado di rispondere a tali perturbazioni impiegando manovre propulsive che richiedono carburante ed energia a bordo. A causa delle dimensioni limitate degli SmallSat e della crescente richiesta commerciale di massimizzare le risorse del carico utile, il propellente immagazzinato a bordo deve essere ridotto il più possibile, pur garantendo il successo della missione; tuttavia, ciò non deve avvenire a scapito delle esigenze del cliente. D'altra parte, il sistema deve essere in grado di rispondere ai requisiti energetici di tutti i sottosistemi. Entrambi gli obiettivi richiedono un metodo di ottimizzazione che non tenga conto solo degli scopi della missione, ma anche del loro effetto sul sistema complessivo e sul budget. La parte introduttiva della tesi comprende i primi due capitoli, che introducono il quadro e lo stato dell'arte necessari per una migliore comprensione del lavoro. Il capitolo 3 illustra il software GMAT, insieme alle interazioni e all'interfaccia che gli consentono di comunicare con Matlab. La prima parte della tesi descrive quindi un metodo per l'ottimizzazione multi-obiettivo delle risorse propulsive; queste includono la massa del sistema propulsivo, la massa di carburante, la disponibilità per la missione, il prezzo e il Deltav necessario per le manovre di correzione. I vincoli e le condizioni che guidano l'applicazione derivano dai campi di applicabilità e dagli obiettivi commerciali della piattaforma. Le orbite considerate sono SSO a bassa quota terrestre, da 400 a 800 km, con qualsiasi tempo locale del nodo ascendente (LTAN) - dando priorità all'analisi delle regioni crepuscolo-alba (06:00/18:00) e al range compreso tra le 10:00 e le 14:00. Questa parte è suddivisa in tre capitoli, che descrivono rispettivamente il flusso di lavoro generale, i dettagli degli studi effettuati e i risultati dell'analisi. Un catalogo dei propulsori disponibili aggiornato a Maggio 2023 è stato creato grazie alle informazioni fornite dai rappresentanti di aziende attive nel campo della propulsione degli SmallSats. La seconda parte, invece, si occupa dell'ottimizzazione della configurazione dei pannelli solari per massimizzare la produzione di energia, tenendo a bada la complessità della soluzione. Ciò richiede uno studio accurato dei flussi solari, che sfrutta le potenti capacità di GMAT. Il potenziale di produzione energetica viene esplorato in tre diversi casi di studio caratterizzati dagli stessi parametri orbitali ma da diversi valori di LTAN. Viene applicata la stessa suddivisione della prima parte. Infine, nell'ultima parte della tesi vengono presentati gli sviluppi futuri e le possibili linee di miglioramento della tesi. In entrambi i casi, lo strumento utilizzato per l'ottimizzazione multifunzionale è l'Analisi Multi-Obiettivo (MOVA), che consente di utilizzare misure di valutazione sia quantitative che qualitative. I risultati sono aderenti alle previsioni teoriche e dimostrano la capacità di adattamento della metodologia ai requisiti e agli input specifici del caso considerato.