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Enregistrement W4414258582 · doi:10.3390/aerospace12090822

Design and In-Flight Performance of the Power Converter Module and the Pressurised Enclosure for a Scientific Payload Onboard a Stratospheric Balloon

2025· article· en· W4414258582 sur OpenAlexaboutno aff
J. L. Gasent Blesa, E. Sanchis-Kilders, A. Ferreres, J. Blanco Rodríguez, J.B. Ejea

Notice bibliographique

RevueAerospace · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpacecraft Design and Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPayload (computing)ObservatoryEnclosureElectronicsPower (physics)Power electronicsWork (physics)Space researchLaunched

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper addresses the technical requirements and challenges encountered in the design and development of a customised power electronics board for a stratospheric balloon payload. This board includes power conversion and distribution to critical components (e.g., FPGAs and a ±4 kV power supply), as well as the pressurised enclosure designed to house these components along with other essential electronics. These systems were part of two scientific instruments onboard SUNRISE III, a high-altitude solar observatory launched in July 2024 from ESRANGE (Kiruna, Sweden), with a floating trajectory over the Arctic Circle. The SUNRISE III mission, based on a stratospheric balloon, was carried out by an international consortium of research institutions from Germany, Spain, Japan, and the United States, and in collaboration with NASA’s CSBF and the Swedish Space Corporation. Furthermore, this work presents telemetry data from the pressure sensing system of the electronic unit, as well as voltage and current measurements from the power electronics board outputs. These data were recorded during the floating phase of the mission, up to the balloon’s arrival in northern Canada after a successful week of scientific operations.

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)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,178 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2025
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Résumé présentoui

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