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Statistical Analysis of Atmospheric Models for the Performance of Re-entry Trajectory Simulations at Mars

Callsen, Steffen (2020) Statistical Analysis of Atmospheric Models for the Performance of Re-entry Trajectory Simulations at Mars. Masterarbeit, Universität Bremen.

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27MB

Kurzfassung

Herr Callsen beschreibt in o.g. Masterarbeit einen innovativen Ansatz zur Schätzung von Unsicherheiten bei der Modellierung eines Wiedereintrittsvorgangs auf einen Körper mit Atmosphäre. Dieser Ansatz wird dann zur Untersuchung von Wiedereintrittsvorgängen speziell beim Mars angewandt. Hierbei benutzt Herr Callsen Theorien aus der Stochastik zur Untersuchung der zeitlichen Evolution einer Wahrscheinlichkeitsdichte. Ausgehend von initialen Wahrscheinlichkeitsdichten kann dann die Entwicklung der Wahrscheinlichkeitsdichten von Position und Geschwindigkeit während des Abstieges und insbesondere zum Zeitpunkt des Auftreffens auf der Oberfläche des Himmelskörpers berechnet werden. Unsicherheiten beim Wiedereintritt resultieren neben Ungenauigkeiten zum Anfangszeitpunkt beim Abkoppeln vom Trägerfahrzeug auch aus Unsicherheiten im Zustand der Atmosphäre hinsichtlich Gasdichte, Strömungsgeschwindigkeit usw., diese Größen können auch durch genaueste Modellrechnungen nicht erfasst werden, weil zu wenige Messdaten über sämtliche planetaren Atmosphären vorliegen. Herr Callsen benutzt in seiner Arbeit die Methode lineare Kovarianzanalyse und stellt die damit gewonnen Ergebnisse einer Monte-Carlo-Simulation gegenüber.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/186828/
Dokumentart:Hochschulschrift (Masterarbeit)
Titel:Statistical Analysis of Atmospheric Models for the Performance of Re-entry Trajectory Simulations at Mars
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Callsen, Steffensteffen.callsen (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:15 Juni 2020
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Ja
Seitenanzahl:120
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Wiedereintritt, Re-Entry, Mars, Monte-Carlo, Kovarianzanalyse, Covariance Analysis
Institution:Universität Bremen
Abteilung:Fachbereich 4 (Produktionstechnik)
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Robotik
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R RO - Robotik
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Planetare Exploration, R - Exploration des Sonnensystems, R - Mars Boundary Layer Explorer
Standort: Bremen
Institute & Einrichtungen:Institut für Raumfahrtsysteme > Land und Explorationstechnologie
Hinterlegt von: Scharringhausen, Marco
Hinterlegt am:14 Jun 2022 09:01
Letzte Änderung:14 Jun 2022 09:01

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