Аннотация 2
ВВЕДЕНИЕ 6
1. ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ РЕШЕНИЙ 7
1.1. Буран 8
1.2. КОРОНА 10
1.3. Falcon 9 12
1.4. Этапы посадки на Луну 14
1.5. Выводы 16
2. ТЕОРЕТИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ РАБОТЫ 20
2.1. Системы координат и связь между ними 20
2.2. Уравнения движения РН 27
2.3. Алгоритмы управления 34
2.4. Выводы 41
3. РЕАЛИЗАЦИЯ РАБОТЫ 42
3.1. Моделирование объекта управления в среде Simulink 42
3.2. Результаты моделирования 54
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 60
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 62
В настоящее время в ракетостроении возобновляется интерес к разработке возвращаемых многоразовых ступеней ракет-носителей. Международный опыт, в частности, успешные полёты ракет Grasshopper и Falcon9 FT компании SpaceX, подчёркивают актуальность данного направления. Экономическое и экологическое обоснование показывает преимущества многоразовых блоков ракет- носителей (РН) [8].
По этой теме написано множество научных статей [34], [35], [37], преимущественно зарубежных, в которых описаны особенности и проблемы при посадке не только на Землю, но и на другие планеты и объекты солнечной системы. Возвращение отработавшей ступени - новая для современного ракетостроения задача, имеющая единичные случаи ее решения и реализации на практике. Прежде чем это станет широко используемым для любых средств выведения, потребуются многие годы разработок и исследований в этой области.
Целью работы является обеспечение мягкой посадки возвращаемой ступени ракеты-носителя, посредством разработки алгоритмов управления.
Задачи:
— изучение существующих решений
— вывод уравнений движения сложного динамического объекта
— моделирование объекта управления и внешних сил
— уменьшение скоростного напора при входе в атмосферу
— наведение на посадочную площадку и обеспечение вертикального снижения на финальном этапе
— обеспечение касания земли с малой скоростью
В настоящее время лидером в ракетостроении является компания SpaceX, ее амбициозные проекты не остаются на бумаге, как это происходит у многих, поэтому успешные полеты Falcon 9 и Falcon Heavy находятся в центре внимания. Конкретные алгоритмы управления являются коммерческой тайной, известны лишь общие принципы и задачи, решаемые при посадке РН [19], [20]. Поэтому целью данной работы было создание отечественного аналога.
Алгоритмы формируют управление только по текущему состоянию и координатам цели, что позволяет избежать привязки к опорной траектории, а также ресурсоемких вычислений, производимых при прогнозировании дальнейшего движения РН. В зарубежной литературе [32], [36] этот метод называется online trajectory - построение траектории в реальном времени, он отличается сложностью разработки и простотой реализации, показывает свою эффективность в задачах с динамическими условиями.
Достигнута высокая точность приземления, отклонение конечной скорости при посадке не превышает 0.01 м/с, при наличии систематических ошибок и действии статических возмущений. Для сравнения, у Falcon 9 ошибка по скорости не более 2 м/с. Также реализовано динамическое изменение тяги по мере уменьшения аэродинамического сопротивления, что позволяет снизить требуемое количество топлива на основной тормозной импульс (с высоты 1200 м до 11 м) до 803 кг, при постоянной тяге потребуется 899 кг топлива, что на 11,9% больше.
Задача наведения решена в кинематической постановке, алгоритм управления вычисляет потребное ускорение, которое должна отрабатывать система стабилизации. Отклонение от координат цели не превышает 0.01 м, очевидно, если учитывать динамику объекта, точность будет хуже, у Falcon 9 этот показатель не превышает 10 м.
Таким образом, алгоритмы управления выполняют свою задачу с высокой точностью, ошибки управления пренебрежимо малы и обусловлены шагом интегрирования дискретной системы управления. Фактическая точность посадки зависит исключительно от точности измерений текущих координат состояния РН.
