MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4212879388 · doi:10.21203/rs.3.rs-1336619/v1

Libration-Free Cargo Transfer of Floating Space Elevator

2022· preprint· en· W4212879388 sur OpenAlexaff
Gefei Shi, Zheng Zhu

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpace Satellite Systems and Control
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElevatorTransfer (computing)Free spaceAerospace engineeringSpace (punctuation)Marine engineeringAeronauticsEngineeringComputer sciencePhysicsOperating systemOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper studies the libration-free cargo transfer control of a partial space elevator where the main satellite may change its orbital state in the transfer period. The orbital motion of the main satellite in the climber transfer period is first studied. Then, a reduced-order libration-free dynamics of the partial space elevator is derived. Accordingly, a novel libration-free switching control strategy is proposed to stabilize the cargo transportation with two alternating controllers. The Controller I controls the cargo speed in the libration-free mode by a shrinking horizon model predictive control based on the reduced-order libration-free dynamic mode of the partial space elevator. This leads to high computational efficiency in control. Once the libration is induced by the cargo transfer, the control turns off the Controller I and activates the Controller II to suppress the libration to zero within one time step of the Controller I by a novel prescribed-time control law based on the fixed-time control scheme. The stability of the control is proved in the Lyapunov framework. The validity and effectiveness of the proposed control strategy are demonstrated by computation simulation. Simulation results reveal that the proposed control strategy is effective in keeping stable cargo transportation while ensuring the equilibrium state at the end of transportation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,467
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,278 · 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.

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueResearch SquareMême sujetSpace Satellite Systems and ControlTravaux en français237 207