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Enregistrement W1996234887 · doi:10.1109/plasma.2014.7012587

Plasma-based thrusters: Electrostatic and electromagnetic coupling

2014· article· en· W1996234887 sur OpenAlexaff
Manish Jugroot, Alex Christou

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasma Diagnostics and Applications
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrically powered spacecraft propulsionPropulsionIon thrusterAerospace engineeringSpacecraftSpacecraft propulsionThrustAttitude controlIn-space propulsion technologiesPhysicsElectric fieldCoupling (piping)EngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary form only given. Electric propulsion for spacecraft offers many advantages compared to other traditional counterparts such as chemical propulsion. Plasma-based propulsion devices can be useful for satellites for the purpose of station-keeping, attitude control, formation-flying and possibly end-of-life de-orbiting for space debris mitigation. There is a growing interest to have a propulsion system for small satellites (microsatellites and nanosatellites) as their mission capabilities can drastically be increased. Satellites with masses of a few kilograms approximately require only tens of micronewtons of thrust for station-keeping and attitude control, implying that electric propulsion could be an excellent candidate. There are three main types of electric propulsion: electrostatic, electromagnetic and electrothermal, each with its own advantages and characteristics [1,2] depending on the application and space mission. In the present work, the different types of thrusters will be presented with an aim to design a hybrid thruster coupling the advantages of the three modes of electric thrusters. The simulations will detail the plasma evolution within the thrusters and help optimize the governing parameters such as electric and magnetic field profiles.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,170 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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