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Enregistrement W4385880337 · doi:10.1088/1757-899x/1287/1/012039

Space polymers erosion in simulated LEO and VLEO environments

2023· article· en· W4385880337 sur OpenAlexaff
Z. Iskanderova, Masahito Tagawa, Jacob I. Kleiman, S Nishioka, Sasuga Horimoto

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Materials Science and Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpace Satellite Systems and Control
Établissements canadiensIntegrity Testing Laboratory (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésErosionSatelliteRemote sensingEnvironmental scienceSpace (punctuation)PolymerMeteorologyAerospace engineeringComputer scienceGeologyMaterials scienceEngineeringPhysicsGeomorphologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The VLEO satellites, that are orbiting at an altitude of 200-300 km and that provide advantages for high-resolution Earth observation and atmospheric science, are becoming important not only for science, but also for agriculture, forestry, and oceans observations, for military, national security and the future of satellite businesses. We evaluated, for the first time, the performance and defined the erosion yields (Ey) for a selected number of main space hydrocarbon, fluorinated, and perfluorinated polymers in the ground-based simulator facility at conditions, imitating the LEO and VLEO environments. We also compared the results with the data for polymers erosion in LEO and with the previously established predictive model, developed for polymers and composites in LEO environment. The obtained data indicated that the predictive model can be extended and used, with some corrections for the predictions of space polymers erosion in the VLEO environment.

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 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 enseignants0,214
Score d'incertitude au seuil0,734

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,181 · 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'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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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