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Enregistrement W4251072609 · doi:10.32920/ryerson.14663187

Essence Electrical Power System Modelling & Simulation

2021· preprint· en· W4251072609 sur OpenAlexaff
Ijaz Mansoor Qureshi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpacecraft Design and Technology
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBattery (electricity)Photovoltaic systemPower (physics)Electric power systemState of chargeSolar irradianceElectric powerElectrical engineeringComputer scienceAutomotive engineeringAerospace engineeringEnvironmental scienceEngineeringMeteorologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The following paper outlines and details both the modelling and simulation of the electrical power system employed on ESSENCE. ESSENCE is a low earth orbiting 3U CubeSat with GOMSPACE P110 PV cells as the primary source of power generation. The PV cells are analyzed under varying ambient conditions and resulting output parameters are identified and recorded. Each step of the modelling process is documented as well as reporting of assumptions made and resulting errors that are identified. A solar irradiance model is also developed to determine solar radiation that is incident upon the PV cell surface. With the radiation model and PV model, simulations are ran to determine power generation capabilities through orbit using pre-built simulations. The final stage to the electrical system that is analyzed includes power management and power storage onboard ESSENCE. A power distribution unit is developed to either charge or discharge the battery as loads are varied and finally, a battery state of charge and charge level model is built. Integrations tests are conducted to determine net power draws, both generation and loads through multiple orbits. The resultant battery state is reported upon conclusion of simulation.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,211 · 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
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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