Die Evolution der Prüfung von thermischen Schutzsystemen

Hitzeschilde oder Wärmeschutzsysteme (TPS) stellen eine der wichtigsten technischen Herausforderungen in der Raumfahrt dar. Ohne ein funktionelles TPS würde ein Raumfahrzeug, das mit Orbitalgeschwindigkeit & mdash; in die Erdatmosphäre eindringt, innerhalb von Sekunden durch Temperaturen von über 1600 Grad Celsius verbrannt werden. Jahrzehntelang validierten Ingenieure Hitzeschildkonstruktionen mit bodengestützten Einrichtungen: Bogenstrahl-Windkanäle, die Gas überhitzen, um Wiedereintrittsbedingungen zu simulieren, Heizöfen und mechanische Beanspruchungsanlagen. Diese Werkzeuge haben gut gedient, aber sie konnten die chaotische, multiphysikalische Umgebung eines tatsächlichen atmosphärischen Eintritts nie vollständig replizieren.

Das grundlegende Problem ist, dass Bodentests inhärent Vereinfachungen sind. Ein Arc-Jet kann Temperatur und Druck des Stillstandspunkts anpassen, aber er kann nicht das gesamte Spektrum der turbulenten Strömung, der Stoßschichtstrahlung, der Oberflächenkatalyse und der ablativen Materialreaktion reproduzieren, die gleichzeitig während eines realen Wiedereintritts auftritt. Kleine Testcoupons in einem Plasmabrenner verhalten sich anders als ein großflächiger Hitzeschild, der die gekoppelten thermochemischen und mechanischen Belastungen des Fluges erfährt. Infolgedessen wurden die Designränder durch Konservatismus und Unsicherheit bestimmt, was zu schwereren, dickeren Hitzeschilden führte, als es notwendig gewesen wäre.

Die Verschiebung hin zur Datenerfassung in der realen Welt hat dieses Paradigma verändert. In den letzten zwei Jahrzehnten haben Raumfahrtbehörden und private Unternehmen Wiedereintrittsfahrzeuge mit Arrays von Sensoren ausgestattet, die Temperatur, Druck, Wärmefluss, Dehnung und Abtragstiefe in Echtzeit erfassen. Diese Daten, die per Telemetrie übertragen oder im Bordspeicher für die Nachfluganalyse gespeichert werden, liefern eine Grundwahrheit, die keine Laborsimulation erreichen kann. Sie ermöglichen es Ingenieuren, ihre Modelle zu validieren und zu kalibrieren, Konservatismus zu reduzieren und Materialformulierungen mit Sicherheit zu wiederholen.

Infrastruktur für die Datenerhebung in der realen Welt

Die Instrumentierung eines Raumfahrzeugs für Wiedereintrittsdaten ist nicht trivial. Sensoren müssen extreme thermische und mechanische Belastungen überstehen und dabei Genauigkeit und Zuverlässigkeit wahren. Moderne TPS-Instrumentierung umfasst typischerweise Thermoelemente, die in mehreren Tiefen im Hitzeschildmaterial eingebettet sind, Wärmeflussmessgeräte, Druckaufnehmer und Dehnungsmessgeräte. Bei abtragenden Materialien können widerstandsbasierte Sensoren die Rezession verfolgen, indem sie den sich ändernden elektrischen Pfad messen, wenn das Material weg erodiert.

Sensorplatzierung und Überlebensfähigkeit

Die Platzierung des Sensors richtet sich nach den erwarteten thermischen Gradienten- und Strömungsfeldeigenschaften. Die Sensoren sind über den Stagnationspunkt, den Schulterbereich und die Leeseite verteilt, um die vollständige räumliche Variation der Erwärmung zu erfassen. Jeder Sensor muss unter besonderer Berücksichtigung des thermischen Kurzschlusses und der strukturellen Integrität durch das TPS geleitet werden. Die Sensorleitungen und die Datenerfassungselektronik sind in einem gekühlten Fach oder einem thermisch geschützten Gehäuse im Fahrzeug untergebracht.

Die Überlebensfähigkeit ist ein wichtiges Problem. Einige Sensoren können nicht mehr funktionieren, wenn der Hitzeschild erodiert oder die Temperaturen ihre Betriebsgrenzen überschreiten. Moderne Datenerfassungssysteme können daher bei hohen Geschwindigkeiten früh beim Wiedereintritt Daten abtasten und in nichtflüchtigen Speichern speichern. Selbst wenn ein Sensor während des Fluges ausfällt, können die bis dahin erfassten Daten von unschätzbarem Wert sein. Die Rückgewinnung von Bordspeichermodulen nach dem Flug ist bei Missionen, bei denen die Telemetriebandbreite begrenzt ist, zur Standardpraxis geworden.

Telemetrie und Datenverarbeitung

Wiedereintrittsdaten werden über S-Band- oder Ku-Band-Telemetrieverbindungen an Bodenstationen übertragen, oft mit reduzierten Datenraten aufgrund von Plasma-Blackout. Die Plasmascheide, die sich während des Wiedereintritts um das Fahrzeug herum bildet, kann Funksignale für Dutzende von Sekunden blockieren und eine kritische Lücke in Echtzeitdaten schaffen. Um dies zu beheben, verwenden Ingenieure prädiktive Modelle, um durch Blackout-Perioden zu interpolieren und sich auf gespeicherte Daten für die Nachfluganalyse zu verlassen. Einige Programme, wie Orion der NASA, verwenden eine verzögerte Telemetrieübertragung, sobald das Plasma sich löscht.

Die Datenverarbeitung umfasst auch eine signifikante Nachbearbeitung. Die Messwerte von Rohsensoren müssen hinsichtlich thermischer Verzögerung, Sensordrift und Strahlungsverlusten korrigiert werden. Ingenieure verweisen mehrere Sensortypen, um die Konsistenz zu überprüfen und Anomalien zu identifizieren. Die resultierenden validierten Datensätze werden dann in Datenbanken archiviert, die Materialwissenschaftlern, Modellierern und Fahrzeugdesignern für Jahre nach der Mission zugänglich sind.

Key Players und Programme, die Real-World TPS Testing fahren

Mehrere große Raumfahrtprogramme haben Pionierarbeit geleistet, indem sie Daten während des Fluges zur Verbesserung der Hitzeschildleistung verwendeten. Jedes bringt einzigartige Instrumentierungsstrategien und Materialsysteme auf den Tisch.

SpaceX Dragon und Dragon 2

SpaceX war an vorderster Front bei der Nutzung von Flugdaten für die TPS-Verbesserung. Die Raumsonde Dragon verwendet einen PICA-X-Hitzeschild, eine weiterentwickelte Version des Phenolic Imprägnated Carbon Ablator (PICA) der NASA. Frühe Drachenmissionen wurden mit Thermoelementen und Drucksensoren ausgestattet, die unerwartete Erwärmungsmuster auf der Leeseite des Fahrzeugs zeigten. Diese Daten veranlassten Veränderungen des Dichtegradienten des Materials und die Hinzufügung einer sekundären Wärmebarriere in bestimmten Zonen.

Für den Crew Dragon (Dragon 2) hat SpaceX mehr als 200 Sensoren in den Hitzeschild eingebettet, einschließlich faseroptischer Temperatursensoren, die kontinuierliche thermische Profile über die Oberfläche liefern. Die Nachfluganalyse der Daten der Demo-2- und Crew-1-Missionen zeigte, dass die Hitzeschildränder tatsächlich höher waren als vorhergesagt, was SpaceX ermöglichte, die Masse in späteren Iterationen zu reduzieren. Das Unternehmen hat auch Flugdaten verwendet, um seine Ablationsmodelle zu verfeinern und die Vorhersagen für die höheren Energiewiedereintrittsgeschwindigkeiten zu verbessern, die bei der Rückkehr von Mond- oder Marsbahnen auftreten.

SpaceX & rsquo; iterativer Ansatz & mdash;fliegen, messen, anpassen, wieder fliegen & mdash; wurde durch die hohe Flugrate des Falcon 9 und Dragon-Systems ermöglicht. Jede Mission fügt neue Datenpunkte hinzu, die das statistische Vertrauen in das TPS-Design verbessern. Das Unternehmen hat einige seiner Ergebnisse in Zusammenarbeit mit der NASA veröffentlicht, aber ein Großteil der detaillierten Sensordaten bleibt proprietär und wird intern verwendet, um schnelle Designzyklen zu steuern.

NASA Orion und Artemis

Die Raumsonde Orion der NASA nutzt den AVCOAT-Hitzeschild, ein altes Material, das ursprünglich für das Apollo-Programm entwickelt wurde, aber für das 21. Jahrhundert erheblich modernisiert wurde. Das Orion-TPS ist einer der am stärksten instrumentierten Hitzeschilde, die jemals geflogen sind. Beim Exploration Flight Test-1 (EFT-1) im Jahr 2014 trug der Hitzeschild 86 Sensoren, darunter Thermoelemente, Druckwandler und Rezessionsmesser. Die Daten von EFT-1 zeigten, dass die tatsächlichen Heizraten innerhalb von 10 Prozent der Vorhersagen vor dem Flug lagen, was die Designränder bestätigte.

Für Artemis I, den unbemannten Testflug, der 2022 gestartet wurde, trug der Orion-Hitzeschild eine noch umfassendere Suite von Sensoren, einschließlich Radiometern zur Messung des Strahlungswärmeflusses von der Schockschicht. Daten von Artemis I werden noch analysiert, aber frühe Ergebnisse haben die Bedeutung der turbulenten Erwärmungsvergrößerung auf der windseitigen Seite des Fahrzeugs bestätigt. Die NASA hat diese Ergebnisse verwendet, um die thermischen Mathematikmodelle zu verfeinern, die das Hitzeschilddesign für Artemis II und nachfolgende bemannte Mondmissionen beeinflussen werden.

Das Orion-Programm hat auch stark in die zerstörungsfreie Auswertung (NDE) des Hitzeschilds nach dem Splashdown nach dem Flug investiert. 3D-Scans, CT-Bildgebung und Kernprobenentnahme liefern detaillierte Karten von Materialrezession, Kohletiefe und Rißmustern. Diese physikalischen Messungen werden mit Sensordaten während des Fluges korreliert, um ein vollständiges Bild der TPS-Leistung zu erstellen.

Boeing CST-100 Starliner

Boeings Starliner-Raumschiff verwendet einen leichten Ablatativ-Hitzeschild namens BLA-1, der von Boeing und der NASA entwickelt wurde. Während des Orbital Flight Test-2 (OFT-2) im Jahr 2022 trug der Starliner ein umfangreiches Sensorarray, einschließlich Thermoelemente, Wärmeflussmesser und ein Radiometer. Die Daten des Fluges zeigten, dass der Hitzeschild wie vorhergesagt ohne signifikante Anomalien ablief. Boeing hat diese Daten verwendet, um seine thermischen Designmodelle zu validieren und das Fahrzeug für bemannte Operationen zu zertifizieren.

Starliner & rsquo; Das Instrumentierungsprogramm zeichnet sich durch die Betonung der Fertigungsqualität aus: Jeder Sensor ist mit einer strengen Prozesskontrolle installiert, und das Datenerfassungssystem ist dreifach redundant, um sicherzustellen, dass keine Daten verloren gehen. Das Unternehmen hat auch einen digitalen Zwilling des TPS implementiert, der kontinuierlich mit Flugdaten aktualisiert wird, so dass Ingenieure zukünftige Wiedereingänge mit zunehmender Genauigkeit simulieren können.

ESA & rsquo; Zwischenexperimentalfahrzeug

Die Europäische Weltraumorganisation hat eine Reihe von suborbitalen und orbitalen Wiedereintrittsexperimenten durchgeführt, um Flugdaten zu sammeln. Das Intermediate Experimental Vehicle (IXV) flog 2015 mit einem keramischen Matrix-Verbundwärmeschild mit eingebetteten Thermoelementen und Drucksensoren. IXV-Daten halfen der ESA, ihre numerischen Strömungsdynamik-Codes für Hyperschall zu validieren, insbesondere für laminar-turbulente Übergangs- und Stoßwellen-Wechselwirkungen.

In jüngerer Zeit entwickelt das ESA Space Rider-Programm ein wiederverwendbares Orbitalfahrzeug mit einem hochinstrumentierten TPS. Die von Space Rider gesammelten Daten sollen das Design der nächsten Generation von bemannten Raumfahrzeugen und Mars-Proberückkehrmissionen beeinflussen.

Materialinnovationen angetrieben durch Flugdaten

Das ultimative Ziel der Datenerfassung in der realen Welt ist die Verbesserung von Materialien und Designs für Hitzeschilde. Flugdaten haben mehrere bemerkenswerte Innovationen in der Materialzusammensetzung, den Herstellungsprozessen und der Dickenoptimierung vorangetrieben.

PICA und PICA-X Evolution

Das ursprüngliche PICA-Material, das am NASA Ames Research Center entwickelt wurde, ist eine Kohlenstofffaservorform, die mit Phenolharz imprägniert ist. Es bietet eine geringe Dichte und hohe thermische Effizienz, was es für Highspeed-Einsätze geeignet macht. Die PICA-X-Variante von SpaceX modifizierte die Harzformulierung und Faserarchitektur basierend auf Flugdaten von frühen Dragon-Missionen. Durch die Analyse von Thermoelementmessungen in mehreren Tiefen stellten SpaceX-Ingenieure fest, dass der interne Temperaturgradient steiler war als vorhergesagt, was darauf hinweist, dass die Wärmeleitfähigkeit des Materials niedriger war als erwartet. Dies ermöglichte es ihnen, die Gesamtdicke des Hitzeschilds um etwa 15 Prozent zu reduzieren und ungefähr 70 Kilogramm Masse auf dem Crew Dragon zu sparen.

Weitere Verbesserungen beinhalteten ein sogenanntes “Dual-Layer ” Design, bei dem die äußere Schicht für Ablation und Strahlungswärmeabstoßung optimiert ist, während sich die innere Schicht auf Isolation und strukturelle Unterstützung konzentriert. Flugdaten bestätigten, dass dieser geschichtete Ansatz die Leistungsmargen ohne Massezugabe verbesserte.

AVCOAT Modernisierung

Das AVCOAT-Material der NASA hat eine ähnliche Entwicklung durchlaufen. Ursprünglich in den 1960er Jahren für Apollo entwickelt, wurde das Material für Orion mit einer dichteren Fasermatrix und einer gleichmäßigeren Epoxid-Nonovolak-Harzverteilung neu formuliert. Flugdaten von EFT-1 und Bodentests im Arc Jet Complex der NASA Ames zeigten, dass der modernisierte AVCOAT konsistentere Rezessionsraten und eine reduzierte Kohleschichtsperllation hatte im Vergleich zur Apollo-Ära Formulierung.

Die Nachfluganalyse der Artemis-I-Daten wird voraussichtlich weitere Verbesserungen bewirken, insbesondere im Bereich der mitteldichten AVCOAT-Varianten, die für zukünftige Mars-Eintrittsfahrzeuge verwendet werden könnten, wo die Eintrittsgeschwindigkeiten deutlich höher sein werden als die Mondrückkehr.

Instrumentierte Ablatoren für Fahrzeuge der nächsten Generation

Mehrere Forschungsgruppen entwickeln “smart ablators”, die eingebettete Sensoren direkt in die Materialmatrix während der Herstellung integrieren. Diese Sensoren können Temperatur, Druck und Rezession in Echtzeit messen, ohne dass eine separate Installation erforderlich ist. Flugdaten von instrumentierten Ablator-Testartikeln, die auf suborbitalen Sondierungsraketen und auf den SpaceX CRS-Missionen geflogen werden, haben die Machbarkeit dieses Ansatzes demonstriert. Der nächste Schritt besteht darin, die Technologie für Hitzeschilde in voller Größe zu skalieren, die eine Steuerung aktiver Kühlsysteme oder Flugbahnänderungen in Echtzeit ermöglichen könnten TPS-Zustand.

Computational Modeling und Datenintegration

Flugdaten sind am wertvollsten, wenn sie in Computermodelle integriert werden, die die TPS-Leistung unter einem breiten Spektrum von Bedingungen vorhersagen können. Der Prozess der Datenassimilation beinhaltet die Verwendung von Messdaten zur Kalibrierung von Modellparametern wie Materialwärmeleitfähigkeit, spezifische Wärme und Ablationskinetik.

CFD und Material Response Kopplung

Moderne Hyperschall-Flow-Löser wie DPLR (Data Parallel Line Relaxation) und US3D können die komplexe aerothermodynamische Umgebung um ein Wiedereintrittsfahrzeug simulieren. Diese Codes sind mit Materialantwortcodes wie FIAT (Fully Implicit Ablation and Thermal) und CMA (Charting Material Ablation) gekoppelt, um das Verhalten von Hitzeschilden vorherzusagen. Flugdaten liefern Validierungsfälle, die Diskrepanzen zwischen Vorhersagen und Realität aufdecken.

So zeigten Daten des Mars Science Laboratory (MSL) aus dem Jahr 2012, dass der PICA-Wärmeschild aufgrund des unmodellierten turbulenten Übergangs eine höhere Erwärmung auf der Leeseite erfahren hat als vorhergesagt. Diese Erkenntnis führte zu Verbesserungen bei den in DPLR verwendeten Turbulenzmodellen, was wiederum das Design des Mars 2020 Perseverance Rover-Wärmeschilds verbesserte.

Unsicherheit Quantifizierung und Margenreduzierung

Einer der wichtigsten Vorteile von Daten aus der realen Welt ist die Fähigkeit, probabilistische Analysen durchzuführen und Design-Randzahlen zu reduzieren. Mit Dutzenden oder Hunderten von Sensormessungen aus mehreren Flügen können Ingenieure die statistische Verteilung der wichtigsten TPS-Leistungsparameter charakterisieren. Dies ermöglicht es ihnen, von einem konservativen “Worst-Case ” Design-Ansatz zu einem “ Risiko-informierten ” Ansatz überzugehen, bei dem die Margen auf der Grundlage der tatsächlichen nachgewiesenen Leistung und nicht auf Worst-Case-Annahmen festgelegt werden.

Das Orion-Programm der NASA hat Flugdaten verwendet, um die TPS-Massenmarge von 30 Prozent bei frühen Designs auf 15 Prozent bei den aktuellen Artemis-Fahrzeugen zu reduzieren. Jedes Kilogramm, das auf dem Hitzeschild eingespart wurde, führt direkt zu einer erhöhten Nutzlastkapazität oder reduzierten Startkosten.

Machine Learning Anwendungen in der TPS Entwicklung

Die Fülle von Daten, die durch instrumentierte Hitzeschilde erzeugt werden, hat das Interesse der ML-Community geweckt. Mehrere Forschungsgruppen wenden ML-Techniken an, um Flugdaten zu analysieren, Materialverhalten vorherzusagen und Designs zu optimieren.

Prädiktive Modellierung des Ablationsverhaltens

Neuronale Netzwerke können an historischen Flugdaten trainiert werden, um Ablationsraten und Temperaturprofile für neue Missionen vorherzusagen. Diese Modelle können zwischen gemessenen Bedingungen interpolieren und auf verschiedene Eintrittsgeschwindigkeiten, atmosphärische Zusammensetzungen und Fahrzeuggeometrien extrapolieren. Erste Ergebnisse des TPS Data Mining-Projekts der NASA zeigen, dass ML-Modelle die Spitzentemperatur der Oberfläche auf bis zu 5 Prozent der gemessenen Werte vorhersagen können, was einige physikalische Modelle für bestimmte Bedingungen übertrifft.

Anomalieerkennung und Echtzeit-Gesundheitsüberwachung

Machine-Learning-Algorithmen können auch Anomalien in Echtzeit-Sensordaten identifizieren und die Missionscontroller auf mögliche TPS-Ausfälle aufmerksam machen, bevor sie katastrophal werden. Zum Beispiel könnte ein plötzlicher Temperaturanstieg an einem bestimmten Sensorort auf einen Riss oder eine Delamination im Hitzeschild hinweisen. ML-Klassifizierungsmodelle, die auf Bodentestdaten trainiert wurden, können zwischen normalem Ablationsrauschen und echten Fehlersignaturen unterscheiden. Der SpaceX Crew Dragon hat eine begrenzte Version dieses Systems getestet und die NASA erforscht seine Verwendung für die Mond-Gateway- und Mars-Missionen.

Vorteile und Return on Investment

Die Verschiebung hin zu realen Flugdaten für Hitzeschildtests hat messbare Vorteile über mehrere Dimensionen hinweg gebracht.

  • Verbesserte Genauigkeit und Vertrauen in das Design. Flugdaten bestätigen oder widerlegen Modellannahmen, wodurch die Notwendigkeit konservativer Sicherheitsfaktoren reduziert wird.
  • Verbesserte Sicherheit durch besseres Verständnis von Fehlermodi. Reale Daten zeigen Phänomene auf, die in Bodentests nicht repliziert werden, wie asymmetrische Erwärmung aufgrund von Anstellwinkelschwankungen oder die Auswirkungen von Mikrometeoroidschäden.
  • Kosteneffizienz durch reduzierte Bodentests. Jeder Bogenstrahllauf kostet Tausende von Dollar und liefert Daten für nur einen kleinen Bereich des Hitzeschilds in einer einzigen Bedingung. Flugdaten decken das gesamte Fahrzeug über die gesamte Wiedereintrittsbahn ab und liefern mehr Informationen pro investiertem Dollar. Programme, die Flugdatensammlung implementiert haben, haben ihre Bogenstrahltestbudgets um 20 bis 40 Prozent reduziert.
  • Schnellere Innovationszyklen. Wenn Flugdaten schnell analysiert und in Design-Iterationen zurückgespeist werden, können neue Materialformulierungen in Monaten statt Jahren qualifiziert werden. SpaceX's Fähigkeit, mehrere Dragon-Missionen pro Jahr zu fliegen, hat ihm einen deutlichen Vorteil in der TPS-Entwicklungsgeschwindigkeit gegeben.
  • Cross-program knowledge sharing. Standardisierte Datenformate und öffentliche Repositories, wie das NDE Data Archive der NASA, ermöglichen Ingenieuren, die an verschiedenen Fahrzeugen arbeiten, voneinander zu lernen’s Flugdaten. Dieses kollektive Lernen beschleunigt das gesamte Gebiet des Hyperschall-TSP-Designs.

Herausforderungen und verbleibende Einschränkungen

Trotz des Versprechens ist die Verwendung von Flugdaten aus der realen Welt für die Entwicklung von TPS nicht ohne Herausforderungen.

Sensorüberlebensfähigkeit und -treue

Die Sensoren müssen die extremsten Bedingungen des Wiedereintritts überleben, um nützliche Daten zu liefern. Wenn die Hitzeschildtemperaturen über 2.000 Grad Celsius steigen, beginnen herkömmliche Thermoelemente zu versagen. Faseroptische Sensoren und Pyrometer können den überlebensfähigen Bereich erweitern, aber sie führen ihre eigenen Kalibrierkomplexitäten ein. Darüber hinaus kann der Vorgang des Einbettens eines Sensors die lokalen Materialeigenschaften verändern und möglicherweise Hot Spots oder Spannungskonzentrationen erzeugen, die bei einem nicht instrumentierten Hitzeschild nicht vorhanden wären. Ingenieure müssen diese Störungen berücksichtigen, wenn Sensorwerte interpretiert werden.

Datentreue und Interpretation

Die Flugdaten sind immer laut und oft unvollständig. Sensordrift, elektromagnetische Störungen und Plasmablackout können Datenströme verfälschen oder unterbrechen. Die Rekonstruktion nach dem Flug erfordert eine ausgeklügelte Signalverarbeitung und Kreuzkalibrierung über mehrere Sensortypen hinweg. Es besteht immer die Gefahr, dass die Daten eine fehlerhafte Interpretation unterstützen, wenn die zugrunde liegenden Annahmen über das Sensorverhalten falsch sind. Eine unabhängige Validierung unter Verwendung mehrerer Sensortypen und Bodentestkorrelationen ist unerlässlich.

Kosten- und Zugangsbarrieren

Die Instrumentierung eines Hitzeschilds erhöht die Kosten und Komplexität eines bereits teuren Raumfahrzeugs. Die Sensoren selbst sind relativ kostengünstig, aber die Integrations-, Verdrahtungs- und Datenerfassungssysteme können dem Fahrzeugbudget Millionen von Dollar hinzufügen. Für kleine Satelliten- oder CubeSat-Missionen können diese Kosten unerschwinglich sein. Die Raumfahrtindustrie arbeitet an standardisierten “ Plug-and-Play ” Sensorpaketen, die leicht an verschiedene Fahrzeuge angepasst werden können, aber eine weit verbreitete Akzeptanz ist noch einige Jahre entfernt.

Zukünftige Richtungen

Die Flugbahn ist klar: Die realen Flugdaten werden in den kommenden Jahren noch zentraler für die Entwicklung des Hitzeschilds werden.

Standardisierung der Datenerfassung und -freigabe

Industriekonsortien, darunter die Aerospace Corporation und die International Academy of Astronautics, arbeiten daran, Standarddatenformate und Metadatenschemata für TPS-Flugdaten zu entwickeln. Eine gemeinsame Datensprache würde es Ingenieuren ermöglichen, die Hitzeschildleistung verschiedener Fahrzeuge, Eintrittsgeschwindigkeiten und Atmosphärenzusammensetzungen zu vergleichen. Dies würde Metaanalysen ermöglichen, die universelle Prinzipien des ablativen Wärmeschutzes aufdecken, von denen die gesamte Raumfahrtgemeinschaft profitiert.

Interplanetare Missionen und Hochenergieeintritte

Die Mars Sample Return Mission der NASA, die für die frühen 2030er Jahre geplant ist, wird einen Hitzeschild benötigen, der den atmosphärischen Eintritt mit mehr als 14 Kilometern pro Sekunde überlebt, fast doppelt so schnell wie eine Mondrückkehr. Keine bodengestützte Anlage auf der Erde kann diese Bedingungen in vollem Umfang reproduzieren. Reale Flugdaten von Hochgeschwindigkeits-Erdeintritten, wie die Stardust-Proberückkehrkapsel (12,9 km / s), werden die primäre Quelle der Validierung sein. Jede zukünftige interplanetare Mission wird von den Datenarchiven abhängen, die aus früheren Flügen gebaut wurden.

Wiederverwendbarkeit und Überwachung des Zustands während des Fluges

Da wiederverwendbare Trägerraketen und Raumfahrzeuge üblich werden, müssen Hitzeschilde mehrere Wiedereintritte ohne Ersatz überleben. Die Gesundheitsüberwachung während des Fluges, die durch eingebettete Sensoren und ML-Anomalieerkennung ermöglicht wird, wird zu einer kritischen Fähigkeit. Ein wiederverwendbarer Hitzeschild, der für den Wiederflug auf der Grundlage von Sensordaten und nicht für manuelle Inspektionen inspiziert und zertifiziert werden kann, würde die Durchlaufzeit und die Kosten drastisch reduzieren.

Die Ära der Konstruktion von Hitzeschilden, die ausschließlich auf Bodentests und technischem Urteil basiert, geht zu Ende. Reale Flugdaten sind jetzt ein erstklassiger Input für den Entwicklungsprozess, der leichtere, sicherere und leistungsfähigere Wärmeschutzsysteme für die nächste Generation der Weltraumforschung ermöglicht. Jeder geflogene Sensor, jeder erfasste Datenpunkt und jedes aktualisierte Modell bringt die Menschheit dem zuverlässigen Zugang zum Weltraum und darüber hinaus näher.