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Enregistrement W1651930951

An Orbit Design Method to Support Small Body Interior Radar Studies

2004· article· en· W1651930951 sur OpenAlexaff
L. Alberto Cangahuala, G. Minett

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpacecraft Dynamics and Control
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEccentricity (behavior)Orbit (dynamics)Radiation pressurePopulationRadarSpacecraftAerospace engineeringComputer sciencePhysicsGeodesyGeologyOpticsEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Consider a spacecraft equipped with a radar system that can generate signal returns from both the front and back ends of, as well as any significant voids or composition transitions in, a small body. For the purpose of determining the internal structure and inferring the composition of the body, it is necessary to collect returns from directions that encompass the whole body. Operational constraints include minimization of the survey duration and costs, and an unfamiliarity of the target shape, spin period and direction before arrival. This paper describes an approach that is robust for a variety of small body shapes and spin directions. The first part of this strategy uses orbits that are stable with respect to solar radiation pressure, at distances where the irregular shape is not a significant consideration. The second part uses orbit orientations that provide coverage at high latitudes not reached in the first part. One forces the eccentricity to evolve from an initial value through zero and back up, typically stretching out the useful time period over a couple of weeks, allowing for safe polar observations. This secular orbit evolution in the second part of the strategy is shown through averaging of the perturbing potential due to the solar radiation pressure force, as well as through numerical simulations. This paper shows orbit selections and coverage metrics for various small bodies, with masses, spin directions and rates that are representative of the observed subset of the total population.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,269 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations1
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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