En los últimos minutos del aterrizaje de una nave espacial, se está moviendo a velocidades hipersónicas a través de muchas capas de atmósfera. Conocer la densidad del aire fuera del vehículo puede tener un efecto sustancial en su ángulo de descenso y la capacidad de golpear un punto de aterrizaje específico.Pero los sensores de densidad del aire que pueden soportar las duras condiciones hipersónicas son poco comunes. Un estudiante de los Países Bajos, que trabaja con un ingeniero aeroespacial de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign, desarrolló un algoritmo que puede funcionar a bordo de un vehículo, proporcionando un importante tiempo realdatos para ayudar a dirigir la embarcación, particularmente durante la etapa crucial de entrada, descenso y aterrizaje.
"El algoritmo que creamos puede funcionar en vuelo, a bordo del vehículo y estimar cómo es la atmósfera exterior", dijo Hamza El-Kebir, un estudiante universitario de la Universidad Tecnológica de Delft. "Así que esto es un cambio de juego completo, porqueahora puede usar el conocimiento previo sobre el movimiento del vehículo para estimar la densidad del aire, informar sus decisiones en vuelo y hacer pequeñas modificaciones en su rumbo. Esto puede proporcionarle más certeza de que va a llegar a ese punto, en lugar de tratar realmenteorientación conservadora "
El-Kebir realizó la investigación con Melkior Ornik, profesor asistente en el Departamento de Ingeniería Aeroespacial de la U de I, durante un programa semestral en el extranjero y comenzará la escuela de posgrado en Illinois en el otoño. Dijo que su trabajo es nuevo porqueutiliza datos de sensores que no estaban destinados a proporcionar datos de densidad del aire. "Extrae esa información de densidad de la misma mediante el uso de algoritmos realmente ingeniosos que no requieren ningún conocimiento real de la aerodinámica o la atmósfera".
Ornik explicó cómo el algoritmo aprende la densidad del aire. "El algoritmo parte de casi nada. No sabe nada sobre la densidad del aire. Recopila datos de acelerómetros y giroscopios disponibles en cualquier vehículo para recopilar datos, y los combina conconocimiento previo sobre la tasa máxima de aceleración para obtener una estimación de la densidad del aire que varía con el tiempo. Y, en cierto sentido, se vuelve más inteligente con el tiempo. Cambia sus estimaciones a bordo, en función de los datos de entrada que recibe ".
El-Kebir y Ornik utilizaron datos adquiridos desde la entrada, el descenso y el aterrizaje del módulo de aterrizaje Phoenix, una sonda científica de Marte, que representa los últimos 220 segundos, la fase balística, hasta el despliegue del paracaídas.
"No hay dirección en la parte posterior de esa etapa, por lo que es realmente importante saber de inmediato la densidad del aire en el régimen de flujo enrarecido, desde aproximadamente 80 kilómetros en adelante. Cuando ingresa a esa parte posterior, su ángulo de trayectoria de vuelo se vuelvearreglado y el vehículo simplemente desciende, y apenas se ve afectado por la dirección del viento ", dijo El-Kebir.
¿Qué pasaría si Phoenix tuviera el algoritmo?
"Si conoce la densidad del aire, puede estimar su ángulo de ataque con respecto al viento. También podría predecir cómo será la densidad en el futuro, para que pueda tomar decisiones. No hubo control sobre Phoenix durantela etapa balística. Si tuviera el conocimiento de la densidad del aire, habría tenido una ventaja. Podrían haber aprovechado los datos y aterrizado con mayor precisión ".
Ornik dijo que a menudo existe la suposición de que existe un modelo fijo que conocemos de antemano y descubrimos métodos de control que conducen al vehículo a aterrizar ". Eso es a menudo una suposición sólida. A menudo es incorrecto porque no se trata solo de airedensidad. Debido a la velocidad y al impacto con el aire, los vehículos hipersónicos cambian ligeramente de forma durante el vuelo y eso cambia su dinámica durante el vuelo ".
"Por lo tanto, no tenemos un modelo unificado que describa todo el vuelo porque la dinámica cambia gradualmente con el tiempo. Conocemos la tasa máxima de cambio, por lo que con este algoritmo, podemos explotar ese conocimiento para crear una estimación", Ornikdijo.
El-Kebir dijo que hay otros campos a los que se puede aplicar este conocimiento, incluso fuera del sector aeroespacial e incluso de vehículos. Está buscando formas de usarlo en electrocirugía para predecir el campo de temperatura durante una operación quirúrgica para que el cirujano pueda saberqué tan profundo es el corte.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Illinois Grainger College of Engineering . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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