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Enregistrement W2284608448 · doi:10.5220/0003649804270436

MODULAR DESIGN FOR SPACE ENGINEERING RESEARCH PLATFORMS

2011· article· en· W2284608448 sur OpenAlexaff
Mark Post, Regina Lee, Brendan M. Quine

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpacecraft Design and Technology
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCubeSatModular designUSBComputer scienceEmbedded systemSystems engineeringSoftwareOperating systemEngineeringAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we describe a modular design approach that is used in developing several research platforms for space engineering research at York University. We briefly describe three distinct research projects for space science and engineering research: a 6kg micro-rover under development for the Northern Light mars lander mission, a 50kg rover built by the York University Rover Team to compete in the annual University Rover Challenge, and a 1U CubeSat design for nanosatellite technology development research. All three research projects share a design philosophy to achieve modularity, efficiency, robustness and simplicity by adopting a common embedded hardware configuration using COTS hardware and a simple control topology. An on-board computer board stack based on a PC/104 or similar form-factor provides centralized control using an ARM microcontroller. Payloads and application-specific components are added using robust SPI, synchronous serial, and RS-485 interfaces, with provision made for ethernet and USB connectivity when needed. The software for this system is is based on open-source compilers and operating systems and is also modular in nature, using a portable base station GUI, wireless mesh networking between different systems, and JAUS messaging for flexible component-level communications. The proposed design approach allows sharing of resources while optimizing design features with cost-effective, readily-available commercial components for complex research projects.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,167
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,105 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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