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Enregistrement W1537001953 · doi:10.4271/2003-01-2472

Passive Dynamically-Variable Thin-film Smart Radiator Device

2003· article· en· W1537001953 sur OpenAlexafffund
Roman V. Kruzelecky, E. Haddad, Wes Jamroz, M. Soltani, Mohamed Chaker, Darius Nikanpour, Xin Xian Jiang

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueTransition Metal Oxide Nanomaterials
Établissements canadiensCanadian Space AgencyInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesCanadian Space Agency
Mots-clésRadiator (engine cooling)Computer scienceVariable (mathematics)Materials scienceOptoelectronicsOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="htmlview paragraph">This paper describes a new approach to spacecraft thermal control based on a passive thin-film smart radiator device (SRD) that employs a variable heat-transfer/emitter structure. The SRD employs an integrated thin-film structure based on V<sub>1-x-y</sub>M<sub>x</sub>N<sub>y</sub>O<sub>n</sub> that can be applied to existing Al thermal radiators. The SRD operates passively in response to changes in the temperature of the space structure. The V<sub>1-x-y</sub>M<sub>x</sub>N<sub>y</sub>O<sub>n</sub> exhibits a metal/insulator transition with temperature, varying from an IR transmissive insulating state at lower temperatures, to a semiconducting state at higher temperatures. Dopants, M and N, are employed to tailor the thermo-optic characteristics and the transition temperature of the passive SRD. The transition temperature can be preset over a wide range from below -30°C to above 68°C using suitable dopants. A proprietary SRD structure has been developed that facilitates emissivities below 0.2 to dark space at lower temperatures to reduce heater requirements. As the spacecraft temperature increases above the selected transition temperature, the thermal emissivity of the SRD to dark space increases by a factor of 2.5 to 3. The thin-film SRD methodology has significant advantages over competitive technologies in terms of weight, cost, power requirements, mechanical simplicity and reliability Preliminary results on an active electrochromic SRD based on the VO<sub>2</sub> system are also presented.</div>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,871
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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