Multidisciplinary design analysis and optimization of the SpaceLiner passenger stage

The SpaceLiner is a futuristic concept of a suborbital space plane intended to provide ultra-fast intercontinental passenger transport. The objective of this work is the redesign of the passenger stage aerodynamic shape in order to improve its atmospheric reentry performances, in terms of a reduction of both the heat flux and the disturbance of the overflown populations. For this purpose, a MDAO methodology was developed with the tasks of (1) exploring the design space and (2) finding a vehicle configuration that would outperform the current design iteration along intercontinental routes. First, a Python tool-chain was developed to compute vehicles performances from a wing shape parametrization using fast estimation methods. The tool-chain was then systematically exploited to explore the design space by means of parametric studies, whose results informed the implementation of the forthcoming optimization. Afterwards, the wing shape was optimized using a three-objective evolutionary algorithm that minimized the vehicle mass and maximized its lift-to-drag ratio and lift coefficient. Simplified trajectory optimizations were then run on the set of non-dominated solutions in order to identify the most performing configurations. Finally, multi-objective evolutionary trajectory optimizations were run for the most promising candidate along intercontinental point-to-point routes of interest. Comparisons with the previous design iteration showed a significant improvement in terms of a reduction of both reentry heat flux and population disturbance.

Lo SpaceLiner è un futuristico progetto di spazioplano suborbitale concepito per fornire trasporto passeggeri intercontinentale ed ultrarapido. L'obiettivo di questa tesi è la riprogettazione della forma aerodinamica del veicolo al fine di migliorarne le prestazioni di rientro atmosferico in termini di flusso di calore e disturbo delle popolazioni sorvolate. A questo fine, una metodologia MDAO è stata sviluppata con il compito di (1) esplorare lo spazio delle soluzioni e (2) trovare una configurazione più performante di quella attuale lungo rotte intercontinentali. In primo luogo è stato sviluppato un programma Python per calcolare, per mezzo di metodi ingegneristici, le prestazioni di un veicolo a partire da una parametrizzazione della geometria dell'ala. Il programma è stato poi sfruttato in modo sistematico per esplorare lo spazio delle soluzioni attraverso studi parametrici, i cui risultati hanno guidato l'implementazione della successiva ottimizzazione. In seguito, la forma dell'ala è stata ottimizzata utilizzando un algoritmo evolutivo a tre obiettivi: la minimizzazione della massa del veicolo e la massimizzazione dell'efficienza aerodinamica e del coefficiente di portanza. Per mezzo di ottimizzazioni di traiettorie semplificate, eseguite per ognuna delle soluzioni non dominate, è stato possibile identificare le configurazioni più performanti. Infine, ottimizzazioni evolutive multi-obiettivo della traiettoria sono state eseguite per il candidato più promettente lungo rotte intercontinentali di interesse. Il confronto con la precedente iterazione del progetto ha mostrato un miglioramento significativo in termini di una riduzione simultanea di flusso di calore al rientro e di disturbo delle popolazioni sorvolate.