ALMASat-1, ALMASat-EO and beyond: evolution of structural concepts and technologies towards multifunctional structures for microsatellites

Multifunctional Structures (MFS) represent one of the most promising disruptive technologies in the space industry. The possibility to merge spacecraft primary and secondary structures as well as attitude control, power management and onboard computing functions is expected to allow for mass, volume and integration effort savings. Additionally, this will bring the modular construction of spacecraft to a whole new level, by making the development and integration of spacecraft modules, or building blocks, leaner, reducing lead times from commissioning to launch from the current 3-6 years down to the order of 10 months, as foreseen by the latest Operationally Responsive Space (ORS) initiatives. Several basic functionalities have been integrated and tested in specimens of various natures over the last two decades. However, a more integrated, system-level approach was yet to be developed. The activity reported in this thesis was focused on the system-level approach to multifunctional structures for spacecraft, namely in the context of nano- and micro-satellites. This thesis documents the work undertaken in the context of the MFS program promoted by the European Space Agency under the Technology Readiness Program (TRP): a feasibility study, including specimens manufacturing and testing. The work sequence covered a state of the art review, with particular attention to traditional modular architectures implemented in ALMASat-1 and ALMASat-EO satellites, and requirements definition, followed by the development of a modular multi-purpose nano-spacecraft concept, and finally by the design, integration and testing of integrated MFS specimens. The approach for the integration of several critical functionalities into nano-spacecraft modules was validated and the overall performance of the system was verified through relevant functional and environmental testing at University of Bologna and University of Southampton laboratories.

Performance studies of CMS workflows using Big Data technologies

Al Large Hadron Collider (LHC) ogni anno di acquisizione dati vengono raccolti più di 30 petabyte di dati dalle collisioni. Per processare questi dati è necessario produrre un grande volume di eventi simulati attraverso tecniche Monte Carlo. Inoltre l'analisi fisica richiede accesso giornaliero a formati di dati derivati per centinaia di utenti. La Worldwide LHC Computing GRID (WLCG) è una collaborazione interazionale di scienziati e centri di calcolo che ha affrontato le sfide tecnologiche di LHC, rendendone possibile il programma scientifico. Con il prosieguo dell'acquisizione dati e la recente approvazione di progetti ambiziosi come l'High-Luminosity LHC, si raggiungerà presto il limite delle attuali capacità di calcolo. Una delle chiavi per superare queste sfide nel prossimo decennio, anche alla luce delle ristrettezze economiche dalle varie funding agency nazionali, consiste nell'ottimizzare efficientemente l'uso delle risorse di calcolo a disposizione. Il lavoro mira a sviluppare e valutare strumenti per migliorare la comprensione di come vengono monitorati i dati sia di produzione che di analisi in CMS. Per questa ragione il lavoro è comprensivo di due parti. La prima, per quanto riguarda l'analisi distribuita, consiste nello sviluppo di uno strumento che consenta di analizzare velocemente i log file derivanti dalle sottomissioni di job terminati per consentire all'utente, alla sottomissione successiva, di sfruttare meglio le risorse di calcolo. La seconda parte, che riguarda il monitoring di jobs sia di produzione che di analisi, sfrutta tecnologie nel campo dei Big Data per un servizio di monitoring più efficiente e flessibile. Un aspetto degno di nota di tali miglioramenti è la possibilità di evitare un'elevato livello di aggregazione dei dati già in uno stadio iniziale, nonché di raccogliere dati di monitoring con una granularità elevata che tuttavia consenta riprocessamento successivo e aggregazione “on-demand”.