Optimization tool for satellite platform design

This thesis presents the development and validation of an integrated optimization tool for the preliminary design of satellite platforms. The proposed framework combines subsystem-level analytical models, empirical correlations, and multi-objective optimization techniques to support early-stage design and trade-off analysis. The tool includes detailed sizing modules for the Propulsion, Attitude and Orbit Control (AOCS), Telemetry, Tracking and Command (TT&C), Electrical Power (EPS), and Thermal Control (TCS) subsystems, ensuring physical consistency and interconnection among them. Validation against a real spacecraft demonstrated the model’s reliability, with average subsystem deviations below 10% and strong agreement in overall mass and power budgets. Building upon this validation, a case study has been conducted to explore alternative satellite configurations using a genetic multi-objective algorithm. The optimization considered the subsystems analyzed mass and the end-of-life solar array power as competing objectives, generating a Pareto front that highlights the trade-off between mass efficiency and power capability. Results confirm the effectiveness of the tool in identifying balanced and physically feasible platform configurations, enabling engineers to quantitatively explore subsystem inter-dependencies and performance margins. The proposed methodology contributes to the advancement of model-based system engineering approaches for spacecraft design, providing a fast and scalable framework for preliminary platform optimization.

La presente tesi descrive lo sviluppo e la validazione di un tool di ottimizzazione integrato per il design preliminare di piattaforme satellitari. Il framework proposto combina modelli analitici a livello di sottosistema, correlazioni empiriche e tecniche di ottimizzazione multi–obiettivo per supportare le fasi iniziali di progetto e l’analisi dei trade-off. Il tool include moduli di dimensionamento dedicati ai principali sottosistemi, Propulsione, Attitude and Orbit Control (AOCS), Telemetry, Tracking and Command (TT&C), Electrical Power (EPS) e Thermal Control (TCS), garantendo coerenza fisica e interconnessione tra di essi. La validazione effettuata su un satellite reale ha dimostrato l’affidabilità del modello, con scostamenti medi inferiori al 10% sui sottosistemi e una buona corrispondenza complessiva in termini di massa e potenza. A partire da questa validazione, è stato condotto uno studio di ottimizzazione per esplorare configurazioni alternative della piattaforma satellitare, utilizzando un algoritmo genetico multi–obiettivo. L’analisi ha considerato come funzioni obiettivo la massa totale dei sottosistemi analizzati della piattaforma e la potenza dei pannelli solari a fine vita, generando un fronte di Pareto che evidenzia il compromesso tra efficienza in massa e capacità di generazione di potenza. I risultati confermano l’efficacia del tool nell’individuare configurazioni di piattaforma bilanciate e fisicamente consistenti, consentendo una valutazione quantitativa delle interdipendenze tra sottosistemi e dei margini prestazionali. La metodologia proposta rappresenta un contributo significativo all’evoluzione degli approcci di Model-Based Systems Engineering (MBSE) per il design di satelliti, offrendo un ambiente rapido, scalabile e flessibile per l’ottimizzazione preliminare delle piattaforme spaziali.