Otimização da alocação de experimentos na carga útil do foguete de sondagem utilizando inteligência computacional híbrida

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Elder Figueiredo
• Orientador(a): Lamartine Nogueira Frutuoso Guimarães
• Banca de defesa: Solon Venâncio de Carvalho, Stephan Stephany, Valdir Gil Pillat
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação do INPE em Computação Aplicada
• País: BR
• Resumo em Inglês: The allocation of experiments in the payload of a sounding rocket has a direct influence on their behavior during the flight, which may affect its performance and trajectory. Thus, the mass distribution in the payload process must be planned in order to minimize unbalances. In cases where the unbalance cannot be optimized, charges for correction are added. Currently, this distribution is executed by engineers, who with the prior knowledge, do the planning the allocation in a few weeks. The final result is checked in a three-dimensional drawing program. After fabrication, the mounted payload is placed in a equipment that measures the residual unbalance. In this step, the ballasts are added, if necessary, to minimize the unbalance. In each release of mission, different experiments are embedded, requiring a new analysis and new positions to meet the requirements. This paper develops a tool using computational intelligence to realize this process. Providing the experiments data to the system, it performs a search for a viable allocation, optimizing the parameters involved in load balancing. This reduces the time spent on the layout design of the experiments and minimizes the need to use charges.
• Link de acesso: http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m21b/2016/02.02.12.42

A alocação de experimentos na carga útil de um foguete de sondagem tem influência direta no seu comportamento durante o voo, podendo afetar sua performance e trajetória. Desta forma, o processo de distribuição de massas na carga útil deve ser planejado, com o objetivo de minimizar desbalanceamentos. Nos casos onde o desbalanceamento não pode ser otimizado, são adicionadas cargas para correção. Atualmente, esta distribuição é realizada por engenheiros, que com a base de conhecimento prévio, faz o planejamento da alocação em algumas semanas. A verificação do resultado final é primeiramente feita em um programa de desenho tridimensional. Após a fabricação, a carga útil montada é colocada em um equipamento que medirá o desbalanceamento residual. Caso necessário, são adicionados os lastros, para minimizar o desbalanceamento. Em cada missão de lançamento, diferentes experimentos são embarcados, sendo necessária uma nova análise e novos posicionamentos para atender aos requisitos. Este trabalho desenvolve uma ferramenta utilizando inteligência computacional para realizar este processo. Fornecendo os dados de entrada de cada experimento, o sistema realiza a busca por uma solução viável de alocação, otimizando os parâmetros envolvidos no balanceamento de cargas. Isto reduz o tempo gasto no projeto de leiaute dos experimentos e minimiza a necessidade de utilização de lastros.