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Enregistrement W3203959768 · doi:10.1109/icdsba51020.2020.00055

An Overview of Ground Semi-Physical Verification Technology for On-Orbit Services

2020· article· en· W3203959768 sur OpenAlexaboutno aff
Zhi Qiang Yi, Jiu Lin Xie, Yi Wang, Rui Hu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpace Satellite Systems and Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpacecraftOrbit (dynamics)Computer scienceScalabilitySimulationSpace industryAerospace engineeringSpace environmentService (business)Systems engineeringInternational Space StationFlexibility (engineering)Space technologyOrbital mechanicsSpace (punctuation)SatelliteEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On-orbit servicing is generally referred to as space assembly, maintenance, and service for spacecraft life extension of capacity enhancement in space by humans, robots, or both. The United States, Japan, Canada and ESA have included on-orbit service technologies in their space development plans. In order to make the on-orbit service system developed to adapt to space environment effects such as microgravity, thermal vacuum, and irradiation, full test verification on the ground is an effective measure to improve the success rate of space flight. In the orbital service task, docking and arresting are the key links which need to be verified on the ground. For such verification, semi-physical simulation methods are generally used abroad, and the motion of the space mechanism in microgravity environment is caculated by a precise dynamic model, and then the motion is realized by a prototype in three dimensional space. Compared with other microgravity simulation methods, the semi-physical simulation method has the advantages of low cost, good flexibility and scalability, can simulate three dimensional motion in microgravity environment, and has no time limit, which is a important test method for future on-orbit service technology. At present, the major space agencies and companies in United States and ESA all adopt semi-physical simulation methods. This paper investegates and summarizes the related projects, systems, key technologies and application methods, which can provide reference for relevat work.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,866
Score d'incertitude au seuil0,269

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,244 · 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
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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