Dynamic Feasibility of Space Environment Emulation using an Omnidirectional Drone
Notice bibliographique
Résumé
Spacecraft control systems are crucial to a space mission making them an important focus of pre-launch verification activities. Currently, some of the passive dynamic emulation testbeds are parabolic flight tests, neutral buoyancy facilities, and air-bearing-based testbeds. Unlike passive methods, active dynamic emulation methods can actively provide the required force/torque to emulate the desired environment. One way to achieve active dynamic emulation is using a feed-forward scheme. However, active methods may destabilize the system. Therefore, investigating the stability of the active method using the feed-forward term is critical. Using a feed-forward scheme for emulating inertia (inertia shaping) has been studied for haptic devices by researchers. This paper introduces a drone-based feed-forward dynamic emulation method and investigates its feasibility for spacecraft dynamic emulation. First, we introduce a mathematical model of translational and rotational dynamic emulation and study the stability in the presence of sensor delays. Then, numerical simulations in MATLAB/Simulink are presented to demonstrate the feasibility of the dynamic emulation method. Lastly, we conclude that the proposed dynamic emulation method is feasible as long as emulated mass and inertia are less than two times of drone’s mass and inertia, respectively.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».