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We present a new approach to the problem of optimal control of solar sails for low-thrust trajectory optimization. The objective was to find the required control torque magnitudes in order to steer a solar sail in interplanetary space. A new steering strategy, controlling the solar sail with generic torques applied about the spacecraft body axes, is integrated into the existing low-thrust trajectory optimization software InTrance. This software combines artificial neural networks and evolutionary algorithms to find steering strategies close to the global optimum without an initial guess. Furthermore, we implement a three rotational degree-of-freedom rigid-body attitude dynamics model to represent the solar sail in space. Two interplanetary transfers to Mars and Neptune are chosen to represent typical future solar sail mission scenarios. The results found with the new steering strategy are compared to the existing reference trajectories without attitude dynamics. The resulting control torques required to accomplish the missions are investigated, as they pose the primary requirements to a real on-board attitude control system.
Solar sails are large and lightweight reflective structures that are propelled by solar radiation pressure. This chapter covers their orbital and attitude dynamics and control. First, the advantages and limitations of solar sails are discussed and their history and development status is outlined. Because the dynamics of solar sails is governed by the (thermo-)optical properties of the sail film, the basic solar radiation pressure force models have to be described and compared before parameters to measure solar sail performance can be defined. The next part covers the orbital dynamics of solar sails for heliocentric motion, planetocentric motion, and motion at Lagrangian equilibrium points. Afterwards, some advanced solar radiation pressure force models are described, which allow to quantify the thrust force on solar sails of arbitrary shape, the effects of temperature, of light incidence angle, of surface roughness, and the effects of optical degradation of the sail film in the space environment. The orbital motion of a solar sail is strongly coupled to its rotational motion, so that the attitude control of these soft and flexible structures is very challenging, especially for planetocentric orbits that require fast attitude maneuvers. Finally, some potential attitude control methods are sketched and selection criteria are given.
Searching optimal continuous-thrust trajectories is usually a difficult and time-consuming task. The solution quality of traditional optimal-control methods depends strongly on an adequate initial guess because the solution is typically close to the initial guess, which may be far from the (unknown) global optimum. Evolutionary neurocontrol attacks continuous-thrust optimization problems from the perspective of artificial intelligence and machine learning, combining artificial neural networks and evolutionary algorithms. This chapter describes the method and shows some example results for single- and multi-phase continuous-thrust trajectory optimization problems to assess its performance. Evolutionary neurocontrol can explore the trajectory search space more exhaustively than a human expert can do with traditional optimal-control methods. Especially for difficult problems, it usually finds solutions that are closer to the global optimum. Another fundamental advantage is that continuous-thrust trajectories can be optimized without an initial guess and without expert supervision.
Die urbane Mobilität ist im Wandel und insbesondere neue innovative Geschäftsmodelle werden einen wesentlichen Teil zur Lösung von künftigen Mobilitätsbedürfnissen beitragen. Die sogenannte „Shared Mobility“ gilt aktuell neben der Elektrifizierung des Antriebes und autonomem Fahrzeugtechnologien als einer der wichtigsten Trendthemen in der Automobilindustrie. Neue Mobilitätsdienstleistungen verlangen dabei verstärkt auch neue Fahrzeugkonzepte.
Kombination quantitativer und qualitativer Methoden zur Untersuchung der Studieneingangsphase
(2019)
Die Batterie ist eine der absolut zentralen Komponenten des Elektrofahrzeugs. Die serielle Entwicklung und Produktion dieser Batterien und die Verbesserung der Leistungen wird entscheidend für den Erfolg der Elektromobilität sein. Die Batterie ist jedoch nicht das einzige elektrofahrzeugspezifische System, das neu entwickelt, umkonzipiert oder verbessert werden muss. So sind ebenso die Entwicklung der neuen Fahrzeugstruktur sowie des elektrifizierten Antriebsstranges Teil dieses Kapitels. Weiterhin wird ein Blick auf das bedeutende Thema des Thermomanagements geworfen.
Forschendes Lernen ist dazu geeignet, epistemische Neugier – definiert als Freude an neuen Erkenntnissen - anzuregen und zu befriedigen. Neben der Selbstwirksamkeit zeigt sich die Neugier als relevant für den Studienerfolg. Allerdings ist bisher nicht geklärt, in welcher Beziehung diese beiden Konstrukte zueinanderstehen.
Digitalisierung bezeichnet die Nutzung großer Datenmengen, die zu einer umfassenden Vernetzung aller Bereiche der Wirtschaft und Gesellschaft führen wird (BMWi, 2015 und ähnlich Köhler/Wollschläger, 2014: 79). Sie umfasst die Erhebung von analogen Informationen („Big Data“ in einem engen Sinne; z.B. O´Leary, 2013), ihre Speicherung in einem digitaltechnischen System (lokale Speicherung oder „Cloud Computing“ durch die Weiterentwickelung des Internets; z.B. Hashem et al., 2015: 101), die Analyse und Interpretation sowie den Transfer in andere Systeme („Internet der Dinge“ bzw. „Internet of Things“; z.B. Ashton, 2009).