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Enregistrement W7132861359

Attitude determination and control: Detailed design, test, and implementation for CanX-2 and preliminary design for CanX-3 and CanX-4/5

2006· dissertation· W7132861359 sur OpenAlexaboutno aff
Stuart Eagleson

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2006
Typedissertation
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueSpacecraft Design and Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttitude controlMission control centerSpace explorationContext (archaeology)Control (management)Space research
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The University of Toronto's Space Flight Laboratory develops nanosatellites through its Canadian Advanced Nanospace eXperiment (CanX) program to advance scientific understanding and engineering capabilities. Three missions are treated: CanX-2, a nanopropulsion demonstration mission that also observes greenhouse gas fluxes and upper-atmospheric water properties; CanX-3, an astronomy mission that performs differential photometry on the brightest stars in the sky; and CanX-4/5, a dual-satellite formation flight mission. The success of each mission depends, in part, on the satellites' ability to determine and control orientation, particularly in the context of payloads. This drives the need to develop a high-fidelity, robust attitude determination and control subsystem. This thesis covers the full attitude subsystem design, test, implementation, and anticipated performance of the CanX-2 mission; the preliminary attitude subsystem design for the CanX-3 and CanX-4/5 missions; and discussion of some of the infrastructure that has been developed to test the designs and support the CanX program.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,712
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,296 · 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.

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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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