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ASCenSIon 中可重复使用运载火箭的任务分析、GNC 和 ATD：多轨道多有效载荷注入、再入和安全处置
摘要 可重复使用运载火箭 (RLV) 不仅是经济和生态可持续的太空进入的关键，也是满足对小型卫星和巨型星座日益增长的需求的一项至关重要的创新。为了确保欧洲独立的太空进入能力，ASCenSIon（推进太空进入能力 - 可重复使用性和多卫星注入）作为一个创新培训网络诞生，拥有 15 名早期研究人员、10 名受益者和 14 个遍布欧洲的合作组织。本文概述了该任务，从可重复使用级的上升到再入，包括多轨道注入和安全处置。特别关注 ASCenSIon 内部开展的有关任务分析 (MA)、制导导航和控制 (GNC) 和气动热力学 (ATD) 的活动。介绍了项目的预见方法、途径和目标。这些主题由于相互关联，需要内部创新和高水平的协作。飞行前设计能力推动了 MA 和 GNC 任务化工具与 ATD 软件相结合以测试/探索再入解决方案的必要性。这种可靠而高效的工具将需要开发用于发射器再入的 GNC 算法。此外，还解决了 RLV 轨迹优化的具体挑战，例如集成的多学科飞行器设计和轨迹分析、快速可靠的机载方法。随后，本研究的结果用于制定控制策略。此外，执行新颖的多轨道多有效载荷注入。随后，开发了一种 GNC 架构，该架构能够在精度和软着陆约束下以最佳方式将飞行器引导至目标着陆点。此外，ATD 在多个阶段影响任务概况，需要在每个设计步骤中加以考虑。由于初步设计阶段的复杂性和计算资源有限，需要使用响应时间短的替代模型来基于压力拓扑预测沿所考虑轨迹的壁面热通量。完整的概况包括发射装置为确保遵守空间碎片减缓指南而采用的任务后处置策略，以及这些策略的初步可靠性方面。本文对 ASCenSIon 工作框架内讨论的主题及其相互联系进行了初步分析，为开发 RLV 的新型尖端技术铺平了道路。关键词：可重复使用运载火箭、制导、导航和控制、可靠性、气动热力学、
PSSMAD-MSc-太空任务分析与设计.pdf
太空任务分析与设计理学硕士课程提供技能、知识和对不断发展和演变的太空行业所用当前技术的理解。无论是在英国还是在国际上，这都是经济中一个快速增长的部分，其应用领域包括空间通信、空间相关导航、地球观测、空间科学和空间探索等。该课程旨在培养工程/科学毕业生，他们精通太空任务、航天器设计和相关技术的理论和实践，能够为未来航天器设计和部署的发展做出贡献。该课程旨在提供与太空技术相关的基本原理的知识，重点是自主飞行器任务和操作以及航天器的发射。太空任务需要对航天器系统工程、任务规划和设计以及高级轨道动力学有深入的了解。这些基本原理涵盖了航天器设计、传感技术、信号处理、功率分配、轨道理论、整体系统工程、动力学、优化、通信和控制中采用的技术。通过使用 NASA 的通用任务分析工具和 MATLAB 进行大量模拟和建模练习，这些技术和工艺的有效应用将在实验室课程中得到展示。工业设计项目和个人项目/论文的工作需要对 GMAT 有良好的了解。除了课程的技术部分，您还将通过一系列讲座和研讨会了解太空运营的法律框架和道德问题。该课程适合希望加深对该领域了解的新毕业生和经验丰富的专业人士
2024 年 4 月 29 日 150-C2-5112 进行任务分析状态
条件：参谋人员接到上级总部的命令或指挥官派出任务，要求参谋人员进行任务分析。指挥官发布进行任务分析的指导。混合威胁在所有领域（陆地、海上、空中、太空和网络空间）、所有三个维度（人力、物理和信息）和电磁频谱中威胁部队的目标。此外，指挥官保持与部队维持所有形式接触的能力（间接；非敌对；障碍；化学、生物、放射和核 (CBRN)；空中；视觉；电磁；和影响）。旅及以上级别的所有政治、军事、经济、社会、信息、基础设施、物理环境和时间 (PMESII-PT) 作战变量均存在且动态；营及以下级别存在四个或更多变量。上级总部的命令包括所有叠加和/或图形、作战区域、边界、控制措施和后续战术行动的标准。指挥部与下属单位、相邻单位和上级总部进行通信。指挥官已组织了指挥和控制系统的四个组成部分，以支持决策、促进沟通和开展行动。注意：使用秘密//可发布（S//REL）机密任务伙伴网络（MPN）执行任务，以实现指挥和控制、决策和与任务伙伴的共享理解（协作以及相关信息的显示和共享），这真实地描绘了任务伙伴环境（MPE）。陆军可能会在联合战区的 MPE 内在 MPN 上开展行动。仅在例外情况下，使用不可向外国人发布的秘密互联网协议路由器（SIPR）在 MPN 上生成订单和其他员工产品（NOFORN）。环境：此任务的某些迭代应在降级的指挥和控制网络、降级的电磁频谱条件和/或降级、拒绝和中断的太空作战环境（D3SOE）下执行。此任务不应在 MOPP 4 中进行培训。标准：参谋人员在收到指挥官的初步指导后进行任务分析（军事决策过程的第 2 步），以了解情况和问题，并确定指挥部必须完成的任务、必须在何时何地完成以及行动的目的。任务分析是根据 (IAW) FM 5-0、既定时间表、指挥官的意图、上级总部的命令、陆军道德和标准操作程序 (SOP) 进行的，同时严格遵守 GO / NO-GO 标准，不得出现任何错误。
太空骑手的任务分析和轨迹设计...
轨迹设计和优化是通过PoliteCnico di Torino创建的MATLAB代码的更新和增强来实现的，该代码通过STK Object Mode Model Software与STK方案相连。这两个软件的协同使用使MATLAB函数可以迭代Astrogator上的不同可能的轨迹解决方案，即STK的轨迹设计工具。然后，这些解决方案的相关结果和属性由MATLAB函数保存在专用结构中或在图中绘制，以帮助连续的分析和选择最佳任务控制序列。此软件分析工具用于为SROC任务的两个Conops设置最佳任务控制序列：观察和观察和检索方案。此外，分析了与Conops报告的任务阶段的几个偏差，以评估它们如何影响后续阶段。对于每个可能的偏差，都会对其进行验证，以尊重总持续时间，总deltav和空间骑手的安全性的约束。
人为因素安全关键任务分析指南...
1 简介 ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������8 1.1 背景 ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������8 1.2 什么是安全关键任务分析？ �� ...定性方法 ����������������������������������������������������������������������11 1.5.2 其他任务分析方法 ������������������������������������������������������������������11 1.5.3 SCTA 和常规任务风险评估 ������������������������������������������������������������11
D2.1 潜在认知计算辅助任务分析
图片列表 图 1 飞行阶段描述 ................................................................................................................................ 11 图 2 B707 驾驶舱 ................................................................................................................................ 12 图 3 A350 驾驶舱 ................................................................................................................................ 12 图 4 空客飞行员黄金法则 ...................................................................................................................... 13 图 5 达美航空 OCC ................................................................................................................................ 15 图 6 A320 起飞前检查清单 ...................................................................................................................... 16 图 7：ACROSS 项目中的姿势、眼神注视、EEG 分析 ............................................................................................. 20 图 8：ATM 领域中自适应自动化的示例 ............................................................................................................. 21 图 9：FLYSAFE 项目中向飞行员展示的天气雷达 + 上传的临近预报和预报 ............................................................................................................................................. 22 图 10：NINA 项目中 ATM 领域中 AI 生成的决策支持示例 ............................................................................................................................................. 23 图 11：概念与用例生成及选取流程 ...................................................................................................... 26 图 12 AI 潜能学习原理 ................................................................................................................ 34 图 13：UC 1 AI 概念总结 ................................................................................................................ 35 图 14：UC 2 AI 概念总结 ................................................................................................................ 37
航空公司调度员如何管理航班：任务分析...
类型的任务。调度员很难估计每项任务的频率，因为有时他们会同时执行多项任务，并且不知道准确的时间长度。例如，调度员通过 TFI 来回与一名飞行员沟通恶劣的天气信息，同时在 WSI 上检查另外两个航班的剩余燃料，然后呼叫机场登机口以暂停航班。有时频率波动很大。例如，在天气好的时候，他们可能会接到 3-5 个电话，而在天气不好的时候，他们可能会接到 100 多个电话。但是，调度员提供的范围和估计频率比新手更好。对于事件持续时间，工作人员 A 估计经验丰富的调度员大约需要一分钟来查看机场的航班进场指令，而没有经验的调度员可能需要 3-4 分钟来完成相同的任务。规划国内航班需要 2-15 分钟，规划国际航班需要 2.5-3 小时。
无人机系统的认知任务分析
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