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Enregistrement W2113726560 · doi:10.1109/ccece.2007.47

Attitude Control of Miniature Spacecraft Using MEMS Actuators

2007· article· en· W2113726560 sur OpenAlexafffund
Yong-Lin Kuo, Krishna Dev Kumar, Kamran Behdinan, Zouheir Fawaz

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Analysis and Optimization
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésSpacecraftActuatorKinematicsAttitude controlControl theory (sociology)Rotation (mathematics)Reaction wheelAngular velocityMicroelectromechanical systemsPhysicsAngular momentumTorqueRotation around a fixed axisInverse kinematicsComputer scienceAerospace engineeringEngineeringClassical mechanicsControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper examines a novel attitude control method based on MEMS actuators. Each actuator (called pseudo-wheel) comprises of four small beams of electrothermal materials. If these beams undergo the transverse deformation in a clockwise rotation, the spacecraft rotates in counter-clock-wise direction in order to conserve the system angular momentum. However, when the actuator is off, the beams come to their undeformed configurations because of their elastic properties. This problem can be overcome by employing a sequence of large rotations caused by deflecting actuators about two or three orthogonal axes to produce a net attitude change. This paper studies rotation sequences, kinematics analysis of spacecraft, and simulation of attitude motion. Assuming the conservation of system angular momentum and employing inverse kinematics, the time response of attitude motion of the spacecraft is simulated. This approach not only just searches a possible solution based on an open-loop control strategy, but also determines a set of optimal rotating rates of MEMS actuators, which can produce a minimum kinetic energy required for attitude control.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,211 · 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'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

Citations4
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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