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Enregistrement W4231564389 · doi:10.32920/ryerson.14656356

Design and Development of Power and Attitude Control Subsystems for RYESAT

2021· preprint· en· W4231564389 sur OpenAlexaboutno aff
Michael William Richard Alger

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpacecraft Design and Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCubeSatReaction wheelAttitude controlSpacecraftActuatorTorquePower (physics)Controller (irrigation)Control engineeringEngineeringInterface (matter)SatelliteComputer scienceElectrical engineeringAerospace engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis describes the design and development of Ryerson University's first CubeSat (RyeSat) with a focus on power and attitude control subsystems. This satellite is intended to become the initial of a series of CubeSats built by Ryerson University to perform research in spacecraft control algorithms and actuators. RyeSat is built around a standard interface, which specifies both a data-bus and a switchable power supply system for non critical systems. To facilitate the development of this satellite a prototype power subsystem was created, programmed and tested. In addition to developing the system's architecture and power subsystem; analysis was preformed to size both reaction wheels and magnetic torquers. This analysis showed that a commercially available motor could be adapted to fulfill the attitude control requirements of a CubeSat and also showed that miniature magnetic torque rods would be more efficient that magnetic torque coils typically used on CubeSats. Finally, control laws for these actuators were designed and an adaptive nonlinear sliding mode controller for reaction wheels was applied to control the 3-axis attitude motion of RyeSat.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,201 · 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'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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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