Notice bibliographique
Résumé
Electrodynamic tethers (EDTs) provide a compact, propellant-free method for space debris removal but face significant challenges due to unstable libration motion induced by interactions with Earth's magnetic and gravitational fields. Current stabilization methods, which assume a straight tether, become ineffective when the tether curves during large librations. Additionally, the tether's thin nature precludes the placement of sensors along its length to directly measure its geometric profile for control purposes. This paper proposes a novel solution for these challenges by employing model predictive control (MPC) to regulate the geometric profile of librating EDTs, using the induced electric current as the sole control input. A high-fidelity multiphysics model, developed using the nodal position finite element method and orbital-motion-limited theory, estimates the tether's geometric profile based on measurable positions and velocities at its ends. An extended Kalman filter (EKF) is applied to reconstruct the non-measurable tether profile between the ends, addressing potential singularities and ambiguities in estimation. The control problem is reformulated as a trajectory-tracking task for the underactuated EDT system, where MPC optimizes the current within physical and control constraints to maintain tether straightness and minimize libration angles. Numerical simulations confirm the proposed approach effectively aligns the tether with the reference trajectory, significantly enhancing stability and mitigating libration. This framework provides a robust solution for stabilizing EDTs in orbital debris removal missions.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».