Tesis:
Quasi-Autonomous Spacecraft Thermal Model Reduction
- Autor: FERNÁNDEZ RICO, Germán
- Título: Quasi-Autonomous Spacecraft Thermal Model Reduction
- Fecha: 2018
- Materia: Sin materia definida
- Escuela: E.T.S.I. AERONÁUTICA Y DEL ESPACIO
- Departamentos: AERONAVES Y VEHICULOS ESPACIALES
- Acceso electrónico: http://oa.upm.es/51378/
- Director/a 1º: PÉREZ GRANDE, Isabel
- Director/a 2º: SANZ ANDRÉS, Ángel
- Resumen: El análisis térmico constituye una parte clave del diseño de vehículos espaciales y sus diferentes subsistemas. Los modelos térmicos usados a tal efecto han ido ganando en complejidad y tamaño conforme han aumentado los recursos informáticos disponibles. A menudo, es necesario reducir el tamaño de dichos modelos, con el objetivo de facilitar su uso y acortar los tiempos de análisis, entre otras razones. La reducción de modelos térmicos es una actividad recurrente para el analista, de ahí la conveniencia de disponer de un método fiable y automático que permita obtener dichos modelos reducidos. Para reducir el número de nodos de los modelos térmicos basados en el método de las capacitancias concentradas, se ha desarrollado un procedimiento matricial. El objetivo de dicho procedimiento es conseguir una reducción satisfactoria para problemas estacionarios, de forma automática, preservando el significado físico y las características del modelo. La simplicidad del método y su coste computacional han sido también tenidos en cuenta. El proceso de reducción está basado en la manipulación de la matriz de acoplamientos conductivos, teniendo en cuenta también la diferencia de temperatura entre los distintos nodos del modelo térmico detallado. La matriz resultante es tratada como una matriz de adyacencia que representa un grafo disperso no dirigido. Sobre esa matriz de adyacencia se usa un algoritmo de búsqueda en profundidad para encontrar los componentes conectados, que definirán los nodos condensados que forman el modelo reducido. Después, todas las matrices y vectores que conforman el modelo térmico detallado son compactados, y se pueden obtener resultados (temperaturas y flujos de calor) con el modelo reducido. Estos resultados pueden ser comparados con aquellos obtenidos con el modelo detallado, usando para ello los criterios de correlación previamente definidos. Al principio del texto se realiza una breve introducción teórica del algoritmo, describiéndose a continuación el proceso en detalle. El método de reducción se ha probado primero en un modelo simple estacionario, describiendo el proceso paso por paso, y a continuación en un modelo térmico real en un análisis transitorio, en el que se muestra también un buen rendimiento. En las conclusiones se recogen las principales características y limitaciones del método de reducción, así como posibles vías para mejorarlo y ampliar su ámbito de aplicación. Finalmente, en el anexo se muestra diverso material adicional que completa lo expuesto a lo largo del texto principal de la disertación. ----------ABSTRACT---------- Thermal analysis has become a core activity of the spacecraft and space subsystems design. Thermal models complexity is increasing and, for some activities, it is necessary to reduce the size of the models in order to make them easier to handle and faster to analyze (among other reasons). Thermal model reduction is a recurrent activity for space thermal analysts, thus the convenience of having a technique to reduce the models in an automatic and reliable way. A matrix method is developed to reduce the number of elements of spacecraft thermal mathematical models based on the lumped parameter method. The aim of this method is to achieve a satisfactory thermal model reduction for steady state problems, in an automatic way, while preserving the physical meaning of the system and the main characteristics of the model. The simplicity of the method, and the computational cost, are also taken into account. The reduction process is based on the manipulation of the conductive coupling matrix, taking into account the temperature differences among the nodes of the detailed model. The resulting matrix is then treated as an undirected sparse graph adjacency matrix. Then, a depth-first search algorithm is used to find the connected components, which defines the condensed nodes. Finally, all the thermal entities are reduced, and the results from the condensed model are compared to those from the detailed one, upon definition of results correlation criteria. A brief theoretical introduction is given before describing the reduction algorithm in detail. The entire reduction process is tested on a simple model, describing the method step-by-step procedure. Then the reduction technique is tested on a real thermal model, showing a good performance. The reduced thermal model is also tested in transient conditions, in order to check the usability of the condensed model in that kind of analysis. In the conclusions section the characteristics and limitations of this method are shown, as well as the possible future work to be done in order to improve the method and solve its deficiencies. Finally, the annex includes some additional material that completes what is exposed along the main body of the dissertation.