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Enregistrement W4313509627 · doi:10.1061/9780784484470.004

Experimentally Evaluating Granular Scaling Laws for Predicting Lunar-Gravity Wheel Performance in Cohesive Regolith

2023· article· en· W4313509627 sur OpenAlexaff
Adriana Daca, Krzysztof Skonieczny

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil Mechanics and Vehicle Dynamics
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRegolithCohesion (chemistry)TraverseConstraint (computer-aided design)GeologyGeotechnical engineeringComputer scienceAerospace engineeringPhysicsGeodesyEngineeringAstrobiologyMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traversing granular regolith, especially in reduced gravity environments, remains a potential challenge for wheeled rovers. Mitigating hazards for planetary exploration rovers requires testing in representative environments, but direct Earth-based testing fails to account for the effect of reduced gravity on the soil itself. Granular scaling laws (GSL) have been proposed in the literature to predict performance of a larger wheel based on tests with a smaller wheel, or to predict performance in one gravity level based on tests in another gravity level. Recent experimental results by the authors suggest that GSL offers an accurate and conservative method for predicting wheel performance in reduced gravity based on 1-g experiments, at least in cohesionless soil. For cohesive soils, an additional constraint has been proposed in the literature stating that the radius ratio must be the inverse of the gravity ratio. For example, to predict wheel performance in lunar-g based on 1-g tests, the wheel radius in 1-g must be 1/6 of the wheel radius in lunar-g (since the gravity on Earth is 6× higher than lunar gravity). To date, this has only been validated using numerical simulations. This work considers this proposed GSL cohesion constraint for lunar regolith, which is estimated to be mildly cohesive (0.1–1 kPa). Testing a 1/6-scaled lunar rover may not be practical or desirable, so the error introduced by ignoring this cohesion constraint should be quantified. To evaluate this cohesion constraint, preliminary experiments have been performed measuring performance of single wheels of different radii driving through the lunar soil simulant LMS-1, which has cohesion similar to the estimated cohesion of lunar regolith. Results obtained using these wheels will later be compared to experiments with a larger wheel on parabolic flights producing effective lunar gravity. The two wheels tested in 1-g have radii equal to 1/6 and 1/2 of the radius of the wheel that will be flown in lunar-g. Applying GSL to preliminary results from these two wheels, dimensionless drawbar pull (i.e., net traction), sinkage, and power draw were calculated. Since tests with the 1/6-radius wheel followed the cohesion constraint and tests with the 1/2-radius wheel did not, the error introduced by ignoring this constraint can be estimated based on the difference between the dimensionless results from tests with each wheel. Results were similar (i.e., not statistically significantly different) for the two wheels, which suggests that ignoring the cohesion constraint may not have a significant effect for the low levels of cohesion present in lunar regolith. However, drawbar pull was negative for both wheels at all slips tested, indicating that the thrust generated by the wheel was lower than the resistance. Future experiments will be performed in different conditions that generate positive drawbar pull to make a more conclusive comparison, in addition to the planned lunar-g experiments.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,439
Score d'incertitude au seuil0,698

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,258 · 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.

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
Publié2023
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