Um método de auxílio ao projeto de arquiteturas multimissão e multifunção para cargas úteis embarcadas em veículos de sondagem

• Ano de defesa: 2011
• Autor(a) principal: Anderson Cattelan Zigiotto
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Instituto Tecnológico de Aeronáutica
• Palavras-chave em Português: Sistemas aeroespaciais; Comunalidade; Carga útil; Otimização de Pareto; Foguetes-sonda; Algoritmos; Pesquisa operacional; Engenharia aeroespacial
• Link de acesso: http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=2018

Sistemas espaciais geralmente possuem custos de pesquisa e desenvolvimento excepcionalmente elevados em comparação aos custos de produção e operação, principalmente devido ao baixo volume de produção e ao ciclo de projeto extenso e com vários ensaios. Nesta categoria se incluem as cargas úteis para veículos de sondagem. Uma alternativa para diminuir esses custos é utilizar equipamentos comuns para realizar mais de uma função, ao invés de equipamentos especializados. Equipamentos multifunção são especificados através da análise de comunalidade do sistema, que pode ser estendida para abranger diferentes missões do veículo. A comunalidade reduz esforços de P&D, mas resulta em perda de desempenho e excesso de funcionalidade. Neste trabalho, é proposto um método para auxiliar o projetista do sistema na escolha da melhor solução de compromisso entre esses dois aspectos. É apresentado um modelo matemático para descrever o problema dos equipamentos multimissão e multifunção que pode ser adaptado ao nível de detalhamento desejado para análise. O problema foi modelado de forma a não ser necessário atribuir pesos relativos entre os objetivos conflitantes, representados por aspectos monetários e técnicos. Restrições são incluídas no modelo para melhor representar os problemas reais, que dificilmente são irrestritos. Para otimizar os objetivos do modelo, é utilizado um algoritmo genético multiobjetivo com restrições. Ele é aplicado a problemas exemplo, com diferentes níveis de detalhamento. O algoritmo é capaz de encontrar a frente de Pareto com as soluções não dominadas, fornecendo ao projetista um conjunto de alternativas de projeto. Cabe a ele a decisão final sobre qual solução utilizar, baseado em informações de alto nível, muitas vezes advindas da experiência e difíceis de serem modeladas.