Les lanceurs réutilisables sont un type de lanceur dont un ou plusieurs éléments sont réutilisables pour de futurs lancements. Le cas le plus courant est la récupération du premier étage du lanceur via un atterrissage à la verticale (type Falcon 9).
Lé génération de trajectoire pour ce type de mission est donc plus complexe pour ce type d’engin puisqu’une phase supplémentaire très contrainte est ajoutée. Il faut en effet viser un site d’atterrissage préétabli, respecter des contraintes thermiques et structurelles lors de la rentrée atmosphérique, et disposer de suffisamment de carburant pour annuler la vitesse du lanceur avant l’atterrissage.
La génération de trajectoire est généralement effectuée par la résolution d’un problème de commande optimale non-linéaire sous contraintes. Diverses méthodes numériques et analytiques existent pour résoudre ce type de problème [1].
Parmi ces méthodes, l’optimisation convexe séquentielle est très utilisée pour les problèmes de génération de trajectoire d’engins aérospatiaux [2,3]. Cette méthode possède des garanties de convergence et des solveurs efficaces sont disponibles, ce qui permet son utilisation en embarqué. Cette méthode a été étudiée à l’ONERA dans le cadre du projet MANGOS et des implémentations dédiées ont été développées pour traiter les problèmes de génération de trajectoire.
L'objectif principal du stage est de générer une trajectoire de référence pour la mission complète d'un lanceur réutilisable : ascension, séparations, atterrissage, libération de la charge utile sur l’orbite cible. Le modèle utilisé s’inspirera du lanceur RETALT1, dont les données sont disponibles en source ouverte [4]. En fonction de l'avancement des travaux, des scénarios de reconfiguration de la mission après la détection d'une panne pourront être envisagés.
Ce stage s'inscrit en effet dans le cadre du projet HUMANS, projet de recherche interne ONERA qui a pour thème la surveillance de l'état de santé d'un lanceur réutilisable ainsi que la reconfiguration de sa mission en cas de détection d'une panne.
Le déroulé du stage sera le suivant : prise en main et application de l'optimisation convexe séquentielle à la génération de trajectoire, modélisation complète du problème du lanceur réutilisable, implémentation et résolution numérique, rédaction d’un rapport de synthèse.