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Enregistrement W2079430547 · doi:10.2514/1.57856

Adaptive Reactionless Motion and Parameter Identification in Postcapture of Space Debris

2013· article· en· W2079430547 sur OpenAlexaff
Thai Chau Nguyen-Huynh, Inna Sharf

Notice bibliographique

RevueJournal of Guidance Control and Dynamics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpace Satellite Systems and Control
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Space debrisTrajectoryInertiaComputer scienceInertial frame of referenceSpacecraftIdentification (biology)Adaptive controlBase (topology)EngineeringMathematicsControl (management)Aerospace engineeringArtificial intelligencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a new control scheme for the problem of a space manipulator after capturing an unknown target, such as space debris. The changes in the dynamics parameters of the system, as a result of capturing an unknown target, must be accommodated because they may lead to poor performance of the trajectory control and attitude stabilization system. To address this issue in the postcapture scenario, the adaptive reactionless control algorithm to produce the arm motions with minimum disturbance to the base is proposed in this study. In addition, the online momentum-based estimation method is developed for inertia-parameter identification after the space manipulator grasps an unknown tumbling target with unknown angular momentum. This control scheme is intended for use in the transition phase from the instant of capture until the unknown parameters are identified and/or the available stabilization methods can be applied properly. To verify the validity and feasibility of the proposed concept, MSC.Adams simulation platform is employed to implement a planar base–manipulator–target model and the three-dimensional model of the Engineering Test Satellite VII system. The numerical results show that the space manipulator is able to perform reactionless motion while the inertial parameters converge to their real values.

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)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 GPT0,182
Écart entre enseignants0,178 · 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
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

Citations141
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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