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Enregistrement W4297268574 · doi:10.3390/applmech3040067

Multidisciplinary Design Optimization of a Re-Entry Spacecraft via Radau Pseudospectral Method

2022· article· en· W4297268574 sur OpenAlexaff
Masoud Kabganian, Seyed M. Hashemi, Jafar Roshanian

Notice bibliographique

RevueApplied Mechanics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpacecraft Dynamics and Control
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpacecraftAerodynamicsMultidisciplinary design optimizationComputer scienceAerospace engineeringControl theory (sociology)EngineeringMultidisciplinary approachControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The design and optimization of re-entry spacecraft or its subsystems is a multidisciplinary or multiobjective optimization problem by nature. Multidisciplinary design optimization (MDO) focuses on using numerical optimization in designing systems with several subsystems or disciplines that have interactions and independent actions. In the present paper, the system-level optimizer, trajectory, geometry and shape, aerodynamics, and aerothermodynamics differential equations, are converted to algebraic equations using the Radau pseudospectral method (RPM) since a spacecraft is a nonlinear, extensive, and sparse system. The solution to the problem with the help of MDO is reached by iterating all the disciplines together; one can simultaneously enhance the design, decrease the time and cost of the entire design cycle, and minimize the structural mass of a re-entry spacecraft. Considering various methods presented in earlier research works, a combined and innovative all-at-once (AAO), RPM-based MDO method, including the key subsystems in the design process of a re-entry capsule-shape spacecraft with a low lift-to-drag ratio (L/D), is presented. Considering the applicable state and control variables, various constraints, and parameters applied to several geometric shapes of a blunt capsule and using Apollo’s aerodynamic and aerothermodynamic coefficients, the optimized dimensions for a re-entry spacecraft are presented. The introduced optimization scheme led to a 17% mass reduction compared to the original mass of the Apollo vehicle. Fast computing and simplified models are used together in this method to analyze a wide range of vehicle shapes and entry types during conceptual design.

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)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,204 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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