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Enregistrement W4292703039 · doi:10.5194/gi-11-307-2022

Tesseract – a high-stability, low-noise fluxgate sensor designed for constellation applications

2022· article· en· W4292703039 sur OpenAlexaff
Kenton Greene, Christian T. Hansen, B. Barry Narod, Richard Dvorský, David M. Miles

Notice bibliographique

RevueGeoscientific instrumentation, methods and data systems · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueIonosphere and magnetosphere dynamics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesScience Mission DirectorateGoddard Space Flight CenterNuclear Safety and Security CommissionNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésFluxgate compassMagnetometerElectromagnetic coilEarth's magnetic fieldPhysicsMagnetic fieldAcousticsMaterials scienceComputer scienceNuclear magnetic resonanceOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Accurate high-precision magnetic field measurements are a significant challenge for many applications, including constellation missions studying space plasmas. Instrument stability and orthogonality are essential to enable meaningful comparison between disparate satellites in a constellation without extensive cross-calibration efforts. Here we describe the design and characterization of Tesseract – a fluxgate magnetometer sensor designed for low-noise, high-stability constellation applications. Tesseract's design takes advantage of recent developments in the manufacturing of custom low-noise fluxgate cores. Six of these custom racetrack fluxgate cores are securely and compactly mounted within a single solid three-axis symmetric base. Tesseract's feedback windings are configured as a four-square Merritt coil to create a large homogenous magnetic null inside the sensor where the fluxgate cores are held in a near-zero field, regardless of the ambient magnetic field, to improve the reliability of the core magnetization cycle. A Biot–Savart simulation is used to optimize the homogeneity of the field generated by the feedback Merritt coils and was verified experimentally to be homogeneous within 0.42 % along the racetrack cores' axes. The thermal stability of the sensor's feedback windings is measured using an insulated container filled with dry ice inside a coil system. The sensitivity over temperature of the feedback windings is found to be between 13 and 17 ppm ∘C−1. The sensor's three axes maintain orthogonality to within at most 0.015∘ over a temperature range of −45 to 20 ∘C. Tesseract's cores achieve a magnetic noise floor of 5 pT √Hz−1 at 1 Hz. Tesseract will be flight demonstrated on the ACES-II sounding rockets, currently scheduled to launch in late 2022 and again aboard the TRACERS satellite mission as part of the MAGIC technology demonstration which is currently scheduled to launch in 2023.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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