Notice bibliographique
Résumé
During an AO observation the Lyot stop of an infrared instrument fed by the AO system must remain aligned with the image of the telescope pupil. Uncertainties and drifts of the pupil image position must be accommodated by under-sizing the Lyot stop, which, especially for AO corrected observations, reduces very significantly the science productivity of the instrument. In the case of IRIS, the first client instrument of NFIRAOS on the TMT, there is a requirement to limit the under-sizing of the IRIS Lyot stop to 1% of the pupil diameter, which therefore means to tightly stabilize the image of the telescope pupil. In this paper, we show how this can be accomplished by finely aligning the IRIS Lyot stop to NFIRAOS during calibration (sighting actuators pokes on the NFIRAOS high-altitude DM with the IRIS pupil viewing camera), and, during observation, by processing the images obtained by the NFIRAOS Truth WFS to detect drifts and feeding this drift information to the telescope control system so it can repoint the beam fed to NFIRAOS. We show that this measurement of the pupil position with the Truth WFS can be accomplished in nominal observing conditions with an RMS error of less than 0.02% of the pupil diameter in bright time, and less than 0.03% of the pupil diameter in dark time. We include in this evaluation noise sources on the Truth WFS, as well as uncertainties on the reflectivity of the primary mirror segments due to their recoating schedule. This work directly feeds into the work presented in reference
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».