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Enregistrement W4244958476 · doi:10.22215/etd/2020-13957

Validating the Deployment of a Novel Tether Design for Net-Based Orbital Debris Removal Missions

2020· dissertation· en· W4244958476 sur OpenAlexaff
Kevin Stadnyk

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpace Satellite Systems and Control
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpace debrisSoftware deploymentDebrisAerospace engineeringOrbit (dynamics)PopulationNode (physics)EngineeringSimulationOrbital mechanicsContainer (type theory)Computer scienceSatellitePhysicsStructural engineeringMechanical engineeringMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the global push to commercialize space, humans are launching objects into orbit faster than natural effects are removing them. Orbital debris is especially dangerous as it is capable of exponential growth due to cascading collisions between orbiting objects. To ensure the long-term accessibility to space, high-risk objects must be actively removed to limit growth of the orbital debris population. One method of active debris removal is with a tethered-net to capture and tow an object out of orbit. This thesis continues the validation of a proposed novel tether configuration by focusing on its deployment dynamics. Tether elements are simulated using two numerical models, a lumped mass node system connected by massless spring-damper elements, and an absolute nodal coordinate formulation model. Their accuracy to predict the deployment motion of a tether is experimentally determined, and a complete capture scenario using the novel tether design is presented for the fist time.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,866
Score d'incertitude au seuil0,715

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,224 · 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
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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