Análisis de incertidumbres en sistemas de control térmico en ambientes espaciales

Gómez San Juan, Alejandro Manuel (2018). Análisis de incertidumbres en sistemas de control térmico en ambientes espaciales. Thesis (Doctoral), E.T.S. de Ingeniería Aeronáutica y del Espacio (UPM). https://doi.org/10.20868/UPM.thesis.52865.

Description

Title: Análisis de incertidumbres en sistemas de control térmico en ambientes espaciales
Author/s:
  • Gómez San Juan, Alejandro Manuel
Contributor/s:
  • Pérez Grande, Isabel
Item Type: Thesis (Doctoral)
Date: 2018
Subjects:
Faculty: E.T.S. de Ingeniería Aeronáutica y del Espacio (UPM)
Department: Mecánica de Fluidos y Propulsión Aeroespacial
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

El control térmico constituye un área clave en el diseño de vehículos espaciales. El objetivo de esta disciplina es hacer que las temperaturas de todos los elementos del vehículo se encuentren en los intervalos de temperatura necesarios para cumplir con éxito su misión. Para ello, uno de los elementos clave son las predicciones realizadas mediante los modelos matemáticos de transferencia de calor. Estas predicciones tienen una incertidumbre inherente, que proviene principalmente de la incertidumbre asociada a los parámetros del problema térmico. La incertidumbre de dichas predicciones debe estar incluida en las mismas para que se pueda conocer su habilidad. Esto se hace principalmente de dos formas: o bien aplicando unos márgenes de diseño (incertidumbre) fijos provenientes de estudios estadísticos de misiones anteriores, o bien calculando con detalle márgenes de incertidumbre específicos en cada misión. Esta tesis se centra en la segunda opción, el cálculo de incertidumbres. El cálculo de incertidumbres en control térmico espacial se realiza generalmente mediante el método clásico, también llamado Statistical Error Analysis (SEA), o mediante métodos estocásticos como las simulaciones de Monte Cario (MCS). Entre ambos métodos hay diferencias, tanto a nivel de resultados como de tiempo de ejecución. En esta tesis se analizan los dos métodos desde ambos puntos de vista para identificar las fuentes de dichas diferencias y, partiendo de las conclusiones de este análisis, se desarrolla un nuevo método de cálculo de incertidumbres. En dicho método, llamado One-dimensional Generalized SEA (OGS), la incertidumbre de la temperatura T se obtiene a partir de la función de densidad de probabilidad (PDF) de su variación AT, que a su vez se obtiene mediante la convolución de las PDF de las contribuciones individuales de cada parámetro a AT. Para obtener las PDF de las distintas contribuciones individuales se parte de las PDF de los parámetros, que se transforman en las PDF de las contribuciones individuales mediante modelos subrogados, en general no lineales. Estos modelos subrogados se obtienen como resultado del análisis de sensibilidad de la variación de la temperatura con los distintos parámetros. Los tres métodos se comparan mediante dos casos prácticos. En primer lugar, mediante un modelo analítico sencillo, describiendo los procesos de aplicación de las distintas metodologías paso a paso y a continuación sobre el modelo térmico de un instrumento científico que irá embarcado en la misión Solar Orbiter de la ESA, el EPD-STEP (Electronic Particle Detector - Supra-Thermal Electrons & Protons), demostrando el método propuesto un buen rendimiento en ambos casos. Se recogen las principales características y limitaciones del OGS y se dan recomendaciones para la elección del método de cálculo de incertidumbres más adecuado de entre los tres (OGS, SEA y MCS) en función de las características particulares del problema térmico al que se aplique y de la etapa del diseño. Como complemento al estudio de los métodos de cálculo de incertidumbres se presentan y discuten los tipos de PDF adecuadas para representar la incertidumbre de los parámetros típicos del problema térmico en las distintas fases del diseño. ----------ABSTRACT---------- Thermal control constitutes a key area in the design of space vehicles. The main objective of this discipline is achieving that the temperatures of all the vehicle subsystems are within their allocated temperature ranges in order to successfully accomplish their respective missions. One of the main tools that the thermal control subsystem has to accomplish its objective are the mathematical models used to calculate the thermal predictions. These predictions have, however, an associated uncertainty that comes as the result of the inherent uncertainty of the thermal parameters. This uncertainty is part of the thermal predictions and must be included in them in order to assess their reliability. There are two main approaches towards introducing this uncertainty in the thermal results: it can be done either applying some fixed design (uncertainty) margins coming from statistical analyses of previous missions, or either calculating these uncertainty margins specifically for each mission. This doctoral dissertation is focused on the second option, uncertainty calculation. Uncertainty calculation in spacecraft thermal control and design is generally performed using one of these two methods: Statistical Error Analysis (SEA) or Monte Carlo Simulation (MCS). These two methods present differences both in accuracy and in time of execution. In this thesis both features are compared, and the sources of possible divergence between their results are identified. Having these sources of divergence in mind, a new methodology has been developed. In this new method, called One-dimensional Generalized SEA (OGS), the temperature uncertainty is obtained through the PDF of temperature variation AT, which is obtained through the convolution of the PDF of the individual contributions of the different thermal parameters to AT. In order to obtain the PDF of the individual contributions, the original PDF of the different parameters are transformed using surrogate models, which are generally non-linear. These surrogate models are the result of the sensitivity analysis that gives the influence on temperature of the different parameters. The three methods are compared using two application examples. The first one is a simple analytical thermal model, in which the steps for the application of all the methods are described, and the second one is the actual thermal model of a scientific instrument, EPD-STEP (Electronic Particle Detector - Supra-Thermal Electrons & Protons), onboard ESA's Solar Orbiter mission. The proposed method demonstrates good performance in both cases. The characteristics and limitations of OGS are shown, and recommendations are given for the selection of the most adequate uncertainty calculation method among the three that have been described (OGS, SEA and MCS) depending on the features of the thermal model to be analyzed and the phase of the design. As a complementary feature the different the types of PDF that may be adequate to represent the uncertainty of the most usual spacecraft thermal parameters in the different phases of the design are presented and discussed.

Funding Projects

TypeCodeAcronymLeaderTitle
Government of SpainESP2013-47349-C6-4-RUnspecifiedUnspecifiedParticipación de IDR/UPM en Solar Orbiter: fabricación, integración y verificación de PHI; contribución a ingeniería de sistemas de EPD
Government of SpainESP2014-56169-C6-6-RUnspecifiedUnspecifiedParticipación de IDR/UPM en: fabricación e integración de los modelos QM, FM y FS de Solar Orbiter SO/PHI. Contribución a ingeniería de sistemas de Solar Orbiter EPD
Government of SpainESP2016-77548-C5-3-RUnspecifiedUnspecifiedFísica solar desde el espacio: PHI para Solar Orbiter e IMaX y SP para Sunrise

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Item ID: 52865
DC Identifier: http://oa.upm.es/52865/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:52865
DOI: 10.20868/UPM.thesis.52865
Deposited by: Archivo Digital UPM 2
Deposited on: 30 Oct 2018 09:04
Last Modified: 30 Apr 2019 22:30
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