Николичев И.А., Верещагин А.О., Сесюкалов В.А. «Методика проектирования оптимальной перелетной траектории Земля–Венера с использованием аэродинамического маневра в ее атмосфере с целью рассеивания избыточной энергии космического аппарата» Вестник Московского авиационного института, 33, № 1, с. 182-195 (2026)

Разработан метод проектирования оптимальных траекторий, использующих аэродинамический маневр для выхода на низкую орбиту спутника планеты с подлетной траектории. Предложена схема решения соответствующей оптимизационной проблемы в «сквозной» постановке, предполагающей разбиение перелетной траектории космического аппарата (КА) на отдельные участки и комплексный анализ траектории. Сформирована модель оптимального управляемого движения центра масс космического аппарата на атмосферном участке. Получен полный набор условий оптимальности соответствующей задачи оптимального управления совместно с условиями стыковки. Предложенная методика проектирования траекторий апробирована при решении модельной задачи на примере анализа перелета Земля–Венера; по результатам полученного решения можно сделать вывод о возможности обеспечить эффективное рассеяние избыточной энергии КА при решении задач проектирования траекторий межпланетных перелетов.

Лю Ю., Старинова О.Л. «Проектно-баллистическая оптимизация миссии Земля–Юпитер космического аппарата с электроракетной двигательной установкой» Вестник Московского авиационного института, 33, № 1, с. 196-209 (2026)

Для оптимизации траекторий космических аппаратов (КА) с электроракетными двигательными установками (ЭРДУ) предложен метод формирования качественных начальных приближений на основе регрессионного анализа предварительно рассчитанных оптимальных траекторий. Метод, успешно примененный для миссии Земля–Марс–Земля, адаптирован для задачи перелета к Юпитеру. Численные эксперименты показали, что начальные приближения, полученные по аналитической модели, находятся в области оптимального решения, и это обеспечивает быструю сходимость итерационных методов. Тестирование во всем рассматриваемом пространстве параметров подтвердило стабильность и эффективность метода, позволяющего существенно сократить время вычислений. Полученные результаты подтверждают эффективность стратегии использования имеющейся базы данных и открывают возможности для внедрения более сложных методов оптимизации, например, нейронных сетей.