Downrange Overflight Risk Analysis Methods for Space Shuttle Launches
Notice bibliographique
Résumé
The Space Shuttle poses debris impact hazards to people and property during ascent, both during the initial liftoff phase of flight (Stage 1) and during the downrange overflight phase (Stage 2) where its projected debris impact footprint crosses over land areas. The assessment of the risks to the launch area from the initial liftoff debris impact hazard has been done routinely prior to Shuttle launches. However, the risks due to downrange overflight are only evaluated periodically to verify that the risk levels remain within acceptable limits. Recently a reassessment of the risks for Shuttle downrange overflight became a requirement for the returnto-flight of the Shuttle following the Columbia accident. The focus of this paper is on the methods and data used for the recalculation of the risks for downrange overflight, where the Shuttle poses hazards to Newfoundland and to areas of Europe, Asia and Africa. The Shuttle presents some interesting challenges for modeling the downrange overflight risks because of it’s various abort modes and the way the vehicle responds to various modes of failure. In order to improve the modeling of the overflight risks, NASA has generated new data; in particular new malfunction trajectories, guidance and performance dispersed trajectories, failure mode definitions, failure rates, and reentry breakup debris models. Based on this new data, new methods and algorithms to perform the downrange overflight risk calculations have been developed. This paper discusses the new Shuttle data and the unique methods used to develop the debris impact distributions used to evaluate the debris impact risks. The data are based on representative Shuttle trajectories to the International Space Station. Since the focus of the paper is on the data and methods, the resulting risks are only overviewed qualitatively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».