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Enregistrement W2809769497 · doi:10.1109/aero.2018.8396523

Planning and optimization for a multiple space debris removal mission

2018· article· en· W2809769497 sur OpenAlexaff
Mikkel K. Jorgensen, Inna Sharf

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpace Satellite Systems and Control
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpace debrisDebrisRendezvousCollision avoidanceAerospace engineeringOrbital maneuverOrbit (dynamics)ThrustGeocentric orbitComputer sciencePlan (archaeology)Low earth orbitSpace explorationEnvironmental scienceSimulationCollisionGeologyEngineeringSpacecraftMeteorologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this research is to formulate and evaluate a mission plan for de-orbiting multiple pieces of large space debris, with the use of a flexible chaser-debris connection. Within this mission plan, continuous low thrust maneuvers are used to achieve the necessary orbital transfers by considering the trade-offs between fuel mass and mission time. Two sets of five debris have been selected for demonstrating the proposed methodology - both situated in lower Earth orbit. The orbital characteristics of these debris act as inputs in the analysis, together with certain chaser specifications. For each transfer, a modified Edelbaum methodology is used to account for the changes in semi-major axis and inclination. A drift orbit is optimized as part of the rendezvous phase in order to naturally change the RAAN of the chaser to match that of the debris. The outcome is the best possible trade-off between time and fuel for the mission and the transfer characteristics required to achieve it. Finally the results are compared and contrasted with a similar scenario where the de-orbiting method using impulsive transfers is considered.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,865
Score d'incertitude au seuil0,220

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,215 · 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
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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