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Enregistrement W7060877666

Optimal reaction wheel speed management strategies

2021· dissertation· en· W7060877666 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensUniversity of ManitobaResearch Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReaction wheelSpacecraftControl theory (sociology)StictionMonte Carlo methodParticle swarm optimizationAttitude control
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Highly precise attitude maneuvers are often required by spacecraft that are imaging moving targets (e.g. space telescopes). However, there are various sources of disturbances that can affect the pointing accuracy and the agility of the satellite. While the environmental disturbances cannot be manipulated, the disturbances from the components inside the satellite could be reduced by applying proper attitude control strategies. This thesis aims at reducing the reaction wheel (RW) disturbances for reaction wheel assemblies (RWAs) that consists of redundant RWs. The major sources of RW disturbances include the reaction wheel stiction and resonance, and both are activated when the wheel speed approaches certain values (so-called \avoidance speeds" in the rest of this thesis). In other words, the RW stiction and resonance can be eliminated by keeping wheel speeds away from the avoidance wheel speeds. Moreover, the redundant wheels provide an extra degree of freedom for wheel speed control without affecting the attitude maneuver. This thesis explores how to optimally utilize the extra degree of freedom in terms of minimizing RW disturbances. Three reaction wheel speed management algorithms are proposed by solving the corresponding optimization problems. Stochastic optimization methods such as Genetic Algorithm (GA) and Particle Swarm Optimization (PSO) are implemented. The three algorithms are validated by Monte Carlo tests with the incorporation of a high fidelity spacecraft attitude control simulator. The effect of the reaction wheel assembly confi guration design is also discussed in this thesis. The results from the Monte Carlo test indicate that at low wheel speed level, the average settling time for 5 successive slews can be reduced by 40% by implementing the wheel speed management algorithms. The results also demonstrate that the smaller condition number of the con figuration matrix, the proposed wheel speed management algorithms would have better effectiveness.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,216 · 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'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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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