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Enregistrement W2194301951 · doi:10.5589/q15-009

Design and testing of low-cost miniature ion thruster for nanosatellites

2015· article· en· W2194301951 sur OpenAlexaffvenue
C.A. Barry Stoute, Brendan M. Quine

Notice bibliographique

RevueCanadian aeronautics and space journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasma Diagnostics and Applications
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpecific impulsePropellantIon thrusterAerospace engineeringThrustElectrically powered spacecraft propulsionPropulsionSpacecraftSpacecraft propulsionPropulsive efficiencyIonMaterials scienceCapacitive sensingXenonFuzeMass flow rateAutomotive engineeringNuclear engineeringEngineeringPhysicsElectrical engineeringMechanicsAtomic physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ion propulsion is a technology that offers low thrust but high specific impulse for small spacecraft. The propulsion system can be used for attitude control and deep-space missions. A disadvantage ion thrusters have is the high cost of the propellant. Xenon is a widely used propellant for ion thrusters; however, it is expensive. In addition, the manufacturing of the ion thruster can be costly. This paper presents a low-cost ion thruster that uses nitrogen and argon as its propellant. The thruster is named capacitive discharge ion thruster (CDIT) because the plasma is generated by a capacitive discharge. The force, specific impulse, mass efficiency, power efficiency, and thrust efficiency of the CDIT using nitrogen is 0.564 mN, 2 300 s, 0.44, 0.75, and 0.34, respectively, at a mass flow rate of 25 µg/s.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,391
Score d'incertitude au seuil0,296

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,184 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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