MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2554721177 · doi:10.2514/1.g000677

Contact Dynamics Modeling and Simulation of Tether Nets for Space-Debris Capture

2016· article· en· W2554721177 sur OpenAlexafffund
Eleonora M. Botta, Inna Sharf, Arun K. Misra

Notice bibliographique

RevueJournal of Guidance Control and Dynamics · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstro and Planetary Science
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSpace debrisSpacecraftDebrisAerospace engineeringComputer scienceDynamics (music)Contact forceSoftware deploymentSimulationNonlinear systemContact dynamicsMechanicsPhysicsEngineeringClassical mechanicsMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A proposed method for containing the growth of space debris, which jeopardizes operation of spacecraft, is the active debris removal of massive derelict spacecraft and launcher upper stages by means of tether nets. The behavior of nets in space is not well known; therefore, numerical simulation is needed to gain understanding of deployment and capture dynamics. In this paper, a lumped-parameter approach for modeling the net and different models of contact dynamics are presented. A continuous compliant approach for the normal contact force and a modified damped bristle model for the friction force are chosen. The capability of the developed simulation tool to represent multiple dynamic conditions is demonstrated in this paper, and the results of a deployment dynamics simulation are presented; this reveals a snapping behavior of tension. Simulation of net-based capture of cylindrical debris in microgravity and vacuum conditions is performed with the presented tool. The effect of employing different contact force models on the overall results of capture is evaluated, both from a dynamical and a computational point of view, and reasons to prefer nonlinear models are discussed.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,224
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations118
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Guidance Control and DynamicsMême sujetAstro and Planetary ScienceTravaux en français237 207