Design and implementation of low-power low-cost quasi steady-state magnetoplasmadynamic propulsion using Ar-He and N<SUB align="right">2-He gas mixtures
Notice bibliographique
Résumé
Current miniature plasma propulsion technologies use ion or Hall propulsion to provide thrust for miniature satellites.The problem with ion and Hall thrusters is the low thrust-to-power ratio (30 mN/kW-50 mN/kW), and it is not enough for high-speed manoeuvres in deep-space missions.Alternatively, magnetoplasmadynamic propulsion provides higher thrust to miniature satellites than ion thrusters without the increase in mass.Magnetoplasmadynamic propulsion is a technology that the plasma is accelerated electromagnetically.This research investigates the design and performance of a low-cost magnetoplasmadynamic thruster built for micro and nanosatellites.Gas mixtures are tested in this research to observe any improvement in the overall performance.The gases used in the thruster are pure helium, nitrogen and argon; with gas mixtures of 50% helium -50% nitrogen and 50% helium -50% argon.The specific impulse, impulse bit, thrust efficiency and thrust-weight ratios of 50% helium -50% nitrogen are 801 seconds, 6.29 μN•s, 19.8% and 15.72 mN/kg, respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».