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Enregistrement W4408811060 · doi:10.1016/j.cja.2025.103510

A novel Dyson-Harrop CubeSat for harvesting energy in solar wind

2025· article· en· W4408811060 sur OpenAlexafffund
Fuzhen Yao, Zheng Zhu

Notice bibliographique

RevueChinese Journal of Aeronautics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpacecraft Design and Technology
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCubeSatSolar windWind powerEnergy harvestingPhysicsAerospace engineeringEnergy (signal processing)EngineeringElectrical engineeringPlasma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a novel design for a Dyson-Harrop CubeSat aimed at harvesting energy from the solar wind. Unlike current photovoltaic-based satellite energy generation , the Dyson-Harrop satellite generates energy based on the photoelectric effect , which has the potential to achieve significantly higher efficiency than current photovoltaic technology . The proposed CubeSat system consists of three main components: a tether unit, an energy harvesting unit, and the central 3U CubeSat body. The tether unit generates a cylindrical magnetic field along its main tether, effectively concentrating electrons from the solar wind to the energy harvesting unit. The energy harvesting unit includes a spherical electron receiver, functioning as a capacitor, which attracts electrons from the solar wind, as well as an annular flat solar sail that captures photons in the solar wind to eject electrons via the photoelectric effect , resulting in an electric current in the system. The Dyson-Harrop CubeSat is shown to be highly efficient as an energy-generation system, producing approximately 1 kW of power by a 3U CubeSat. This energy can be transmitted via microwave beams to other spacecraft or ground stations on the Earth. It is important to note that this estimation is based on first-principle estimations, and thorough theoretical analysis and experimental validation are required to confirm the feasibility of the concept.

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)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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