Long-term reference attitude path planning for gravitational wave detection satellite in high geocentric orbit
Notice bibliographique
Résumé
The solar panel of a space gravitational wave detection satellite is usually fixed on one side due to the working environment requirement of the payload. Hence, the pointing of the panel must be controlled by adjusting the satellite’s attitude. For space gravitational wave detection satellites in high earth orbit, the light conditions are constantly changing with the Earth’s revolution around the sun, so when the light conditions of the panel are insufficient, the satellite must suspend the science mode of gravitational wave detection and enter the non-science mode to adjust the attitude and ensure the satellite energy supply. This paper develops a segmentation attitude planning scheme for the long-term attitude path planning of the non-science mode while considering the solar panel’s power supply efficiency and the satellite’s fuel consumption. Specifically, the non-science mode is divided into several segments, and a multi-segment attitude hold replaces the long-term attitude maneuver of tracking the sun. The satellite is maintained at a constant attitude relative to the inertial system within each segment while satisfying the angle requirement between the sun vector and the panel. Then, for the attitude maneuver between each segment, the reference attitude path is obtained using the Gauss pseudospectral method with the objective of minimum fuel consumption while considering multiple constraints. Through numerical simulations, the results demonstrate that the segmentation attitude planning scheme ensures the light conditions of the solar panel and reduces fuel consumption by about 35% compared with the scheme of tracking the sun.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».