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Enregistrement W4414498862 · doi:10.46254/na10.20250322

Industrial-Aero Optimization for Agile Rocket Cargo Delivery: Logistics

2025· article· en· W4414498862 sur OpenAlexfundno aff
Marwen Elkamel, Luis Rabelo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRocket and propulsion systems research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Air ForceUniversity of WaterlooUniversidad Tecnológica de PanamáUniversity of Central FloridaU.S. Department of DefenseUniversity of MissouriFlorida Institute of TechnologyNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésAgile software developmentRocket (weapon)Supply chainDroneComponent (thermodynamics)Plan (archaeology)AdaptabilityResource (disambiguation)Key (lock)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Topics Supply Chain and Logistics Industrial-Aero Optimization for Agile Rocket Cargo Delivery: Logistics Space-delivered cargo systems via rockets offer rapid, global-scale delivery for humanitarian purposes. While rocketry is a significant challenge, the project focuses on identifying and solving ground logistical bottlenecks to ensure the swift delivery of essential supplies during critical missions. The logistics component involves advanced infrastructure planning, data-driven decision-making, and simulations to optimize the supply chain. Using mathematical modeling, automation, and predictive analytics, the project aims to enhance cargo processing, rocket scheduling, warehousing, and resource allocation for future spaceports. Research also explores cost-effective facility upgrades and the use of Large Language Models (LLMs) for mission planning, creating a scalable and efficient framework for space cargo delivery. Key areas of focus include: Infrastructure Research: Upgrading facilities to support next-gen vehicles and improve operational coordination. Warehouse & Logistics: Repurposing legacy infrastructure and optimizing facility sighting for safety and efficiency. Cargo Distribution & Operational Readiness: Establishing FEMA-like Points of Delivery (PODs) for efficient cargo distribution and using simulations to optimize logistics. Cost Engineering: Evaluating and modernizing facilities to balance compliance, cost, scalability, and effectiveness. Launch Pad Optimization & Advanced Technologies: Using Mixed Integer Linear Programming (MILP) for optimal launch pad placement and integrating AI and LLMs for enhanced mission planning and real-time decision-making. AI and large language models for space mission: planning integration of LLM's real time decision making and mission adaptability and fine-tuned private LLM's. This comprehensive approach ensures a robust, cost-effective, and efficient system for rapid space cargo delivery. Keywords Rocket Cargo, warehouse, logistics, optimization

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil0,337

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 savante0,0000,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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