La Agencia Espacial Europea (ESA) se asoció con la empresa danesa TICRA para desarrollar un método para pronosticar las discrepancias mucho antes de que comience la construcción de una antena, informó la agencia.
Las antenas se encuentran entre los sistemas más complejos a bordo de un satélite, lo que las hace exigentes de producir y, a menudo, impredecibles de probar. Pequeñas variables en su construcción, montaje u operación pueden tener un gran impacto en su desempeño laboral.
La inspiración directa para el proyecto provino de la misión Biomass de la ESA. Biomass, que se lanzará el próximo año, desplegará un reflector masivo de 12 metros de diámetro para aprovechar las señales de radar de ‘banda P’ de longitud de onda larga, perforando las copas de los bosques para realizar un censo de cinco años de todos los árboles en la Tierra.
“En el caso de la antena de Biomass, nos enfrentamos a un problema muy específico”, explica el ingeniero de antenas de la ESA, Nelson Fonseca. “Debido a su gran tamaño y las señales que emplea, no es factible probarlo en la Tierra. En cambio, predecimos su rendimiento en órbita utilizando modelos de software, pero también necesitamos una forma de cuantificar la confiabilidad de nuestro modelo”.
Al consultar con TICRA, Nelson Fonseca descubrió que la compañía de software de antenas ya estaba analizando esta cuestión de manera más general, en respuesta a las necesidades más amplias de la industria espacial. En particular, dado que se pronostica que el número de satélites en órbita crecerá radicalmente, impulsado por las megaconstelaciones comerciales, las antenas satelitales están pasando de ser únicas a gran escala en la naturaleza a un futuro de producción en masa eficiente y económica.
“Las herramientas actuales de simulación de antenas solo pueden predecir el rendimiento nominal”, explica Erik Jørgensen, director de tecnología de TICRA. “Pero cuando realmente probamos las versiones construidas de antenas, casi nunca observamos el rendimiento nominal; siempre hay un grado de variación«.
«¿Por qué? Porque la versión construida de cualquier cosa nunca puede ser completamente idéntica al diseño original. Siempre se introducirán ligeras variaciones en el curso de la fabricación, el montaje y el funcionamiento de estos sistemas de radiofrecuencia extremadamente complejos. Incluso una diferencia de tamaño de unas pocas décimas de milímetro, pequeñas variaciones de potencia o desalineaciones estructurales agregarán incertidumbre al rendimiento de trabajo real”.
“Una forma en que los diseñadores de antenas toman en cuenta esta incertidumbre es mediante la ingeniería con márgenes de rendimiento generosos”, explica Fonseca. «Este es, de hecho, el enfoque utilizado en biomasa, pero esto conduce a requisitos exigentes con un impacto en el coste y el cronograma».
A Oscar Borries, jefe del equipo de Matemáticas e IA de TICRA, le gusta ilustrar este problema de la siguiente manera: “Imagina que tienes el trabajo de colocar candelabros, pero no estás seguro de cuántos tornillos necesitas para fijarlos al techo. Por lo tanto, usa muchos tornillos para estar seguro, pero en términos de espacio, esos márgenes mitigan el precio y el rendimiento.
“Otro enfoque es lo que se llama ‘simulaciones de Monte Carlo’, como colocar decenas de miles de candelabros para ver cuántos de ellos permanecerán en pie sin caerse. Las empresas y agencias espaciales ejecutan simulación tras simulación de su antena en acción para ver pequeñas variaciones en el rendimiento cada vez, construyendo gradualmente una imagen estadística del rango de incertidumbre.
“Sin embargo, tales simulaciones masivas son enormemente costosas en términos de tiempo y recursos informáticos, y solo brindan aproximaciones muy aproximadas, a menos que se comprometa a ejecutar millones de simulaciones”.
Como alternativa, TICRA investigó un enfoque de cuantificación de la incertidumbre basado en cálculos continuos basados en una sola función continua que representa el rendimiento completo del sistema, en lugar de una gran cantidad de funciones que representan solo una pequeña parte del sistema. Las matemáticas involucradas son enormemente desafiantes, pero el resultado es un método mucho más eficiente para cuantificar la incertidumbre.
“Nuestro software de antena nos convierte en líderes mundiales en este campo, pero también somos una empresa pequeña, y este concepto representó un desarrollo desafiante y arriesgado”, agrega Borries.
“Así que terminamos colaborando con la ESA a través del Programa de Tecnología de Apoyo General de la Agencia (GSTP), para ayudar a traer tecnología prometedora al mercado. Una de las principales ventajas que esto trae fue la consultoría continua por parte de la ESA, que incluye a muchas de las mejores personas del sector”.
En la práctica, el software se utilizará de varias formas, además de simular el rendimiento esperado de las antenas. Los diseños se pueden optimizar cuidadosamente, no solo en cuanto a rendimiento sino también en términos de coste, identificando los componentes que demuestran tener el menor impacto en el rendimiento, lo que permite cambiarlos por alternativas comerciales más baratas. También podría usarse para análisis de rendimiento, para predecir cuántos componentes en un lote funcionarán dentro de las especificaciones.
Fonseca agrega que “este proyecto es realmente beneficioso para todos, porque obtenemos un beneficio específico para la misión Biomass, pero el software resultante, que se lanzará comercialmente a finales de este año, también impulsará la competitividad de la industria espacial europea en general”.
