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Enregistrement W4251361142 · doi:10.22215/etd/2019-13595

Pose Tracking Control for Spacecraft Proximity Operations Using the Udwadia-Kalaba Framework

2019· dissertation· en· W4251361142 sur OpenAlexafffund
Abin Pothen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpace Satellite Systems and Control
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSpacecraftControl theory (sociology)Controller (irrigation)Position (finance)Orientation (vector space)Tracking (education)EngineeringHolonomicHolonomic constraintsControl engineeringComputer scienceControl (management)MathematicsArtificial intelligenceAerospace engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis develops an analytical dynamics-based approach for simultaneous position and orientation tracking control of a chaser spacecraft with respect to an uncontrolled target spacecraft. The control requirements are formulated as holonomic or nonholonomic constraints, which are differentiated to obtain a constraint equation linear in acceleration. Exact real-time control forces are then generated by substituting the control constraints into the Udwadia-Kalaba equation. Three major contributions are presented. Firstly, the complete six-degree-of-freedom formulation of the Udwadia-Kalaba based pose tracking controller is presented. Simulations demonstrate the achievement of the desired objectives in space. Subsequently, a planar pose tracking controller is formulated for both a single and dual chaser configuration. Simulation results highlight the planar position and orientation synchronization with respect to a spinning target. Finally, the controller is experimentally validated in the Spacecraft Proximity Operations Testbed at Carleton University. Results show that the pose tracking control objective is achieved. iii My deepest gratitude goes to my Prof. Steve Ulrich who, through his experience and focused

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,867
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,247 · 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
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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