Attitude Control and Stability Analysis of Electric Sail
Notice bibliographique
Résumé
This article investigates the attitude control and stability analysis of an electric solar wind sail (E-sail) by considering elastic deflection of tethers while assuming main spacecraft and remote units as point masses. The attitude and orbital motion of the E-sail is analyzed by a high-order high-fidelity E-sail model derived from the nodal position finite-element method, where the attitude angles are implicitly described via the nodal coordinates. To overcome the difficulty in handling the stability analysis of high-order model under the Lyapunov framework, the E-sail's attitude dynamics is approximated explicitly by a reduced order analytical model with only three attitude angles. A sliding mode control law is proposed for the E-sail attitude control based on the reduced order analytical E-sail model and its stability is proved by the Lyapunov theory. Finally, two schemes are derived to map the control torque to either the control thrust at remote units or the voltages of main tethers respectively, which are applied to the high-fidelity E-sail model for attitude control. Numerical simulation demonstrates that the proposed control law performs similarly with the high-fidelity and reduced order analytical E-sail models if proper control gains are selected. It shows that the control law developed from the reduced order analytical E-sail model can stably control the attitude of a real E-sail. The investigation also indicates that the high-order flexible E-sail model provides an effective virtual testbed to evaluate the E-sail attitude control strategy derived from the reduced order attitude dynamics.
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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 | 0,000 | 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 ».