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Enregistrement W3166029187 · doi:10.2514/6.2015-3903

Design, Qualification and Integration Testing of the High-Temperature Resistance Temperature Device for Stirling Power System

2015· article· en· W3166029187 sur OpenAlexaff
Tak Shing Chan, Remo Elisii, Dennis Hill, J. D. White, Edward J. Lewandowski, Salvatore Oriti

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermodynamic and Exergetic Analyses of Power and Cooling Systems
Établissements canadiensLockheed Martin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStirling engineStirling cyclePower (physics)Thermal resistanceTemperature measurementMaterials scienceMechanical engineeringNuclear engineeringComputer scienceElectrical engineeringEngineeringPhysicsHeat transferMechanicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Advanced Stirling Radioisotope Generator (ASRG), developed from 2006 to 2013 under the joint sponsorship of the United States Department of Energy (DOE) and National Aeronautics and Space Administration (NASA) to provide a high-efficiency power system for future deep space missions, employed Sunpower Incorporated's Advanced Stirling Convertors (ASCs) with operating temperature up to 840 °C.High-temperature operation was made possible by advanced heater head materials developed to increase reliability and thermal-to-mechanical conversion efficiency.During a mission, it is desirable to monitor the Stirling hot-end temperature as a measure of convertor health status and assist in making appropriate operating parameter adjustments to maintain the desired hotend temperature as the radioisotope fuel decays.To facilitate these operations, a Resistance Temperature Device (RTD) that is capable of high-temperature, continuous long-life service was designed, developed and qualified for use in the ASRG.A thermal bridge was also implemented to reduce the RTD temperature exposure while still allowing an accurate projection of the ASC hot-end temperature.NASA integrated two flight-design RTDs on the ASCs and assembled into the highfidelity Engineering Unit, the ASRG EU2, at Glenn Research Center (GRC) for extended operation and system characterization.This paper presents the design implementation and qualification of the RTD, and its performance characteristics and calibration in the ASRG EU2 testing.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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