Найти в Дзене
ГК AltegroSky

NASA пытается оптимизировать миссию по возврату образцов с Марса

В погоне за оптимизацией миссии по возврату образцов с Марса Mars Sample Return (MSR), NASA обратилось к частным компаниям с просьбой предложить альтернативные подходы. Семь компаний, отобранных для проведения 90-дневных исследований, предлагают различные варианты, направленные на сокращение затрат и ускорение реализации проекта.

© NASA/JPL-Caltech
© NASA/JPL-Caltech

Текущий план MSR, предполагающий возвращение образцов, собранных марсоходом Perseverance, оценивается в 11 миллиардов долларов и не предполагает доставку образцов на Землю до 2040 года. Это побудило NASA обратиться к экспертам из частного сектора с просьбой разработать более эффективные и экономичные решения.

Среди ключевых направлений исследований - оптимизация конструкции марсианского взлетного модуля (MAV), который должен вывести образцы с поверхности Марса на орбиту. Компания Northrop Grumman предложила переработать MAV, сделав его более компактным и легким.

Quantum Space, специализирующаяся на космических аппаратах для окололунного пространства, сосредоточила свои исследования на финальной стадии миссии - возвращении образцов на Землю. Предложение компании заключается в использовании лунной орбиты в качестве промежуточной точки для перегрузки образцов с орбитального аппарата ЕКА на космический корабль Ranger.

Lockheed Martin, опираясь на богатый опыт в области космических исследований, предложила переосмыслить всю архитектуру MSR, упростив ее и оптимизировав взаимосвязь между различными элементами миссии. Boeing, не вошедшая в число компаний, получивших контракты на исследования NASA, представила радикальное предложение по замене текущей архитектуры одним большим посадочным модулем, способным доставить MAV с образцами непосредственно на Землю.

Результаты исследований, которые будут представлены NASA в октябре, должны помочь агентству принять решение о внесении изменений в текущую архитектуру MSR. Несмотря на разнообразие предложений, специалисты отмечают необходимость поиска оптимальных решений, которые будут легко интегрироваться в общую структуру миссии.