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Record W2728776770

The Development of an Intelligent Health Monitoring System for Micrometeoroid and Space Debris Protection Systems and Spacecraft Structural Components

2016· article· en· W2728776770 on OpenAlexfundno aff
Lucian Eduard Iliescu

Bibliographic record

VenuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2016
Typearticle
Languageen
FieldEngineering
TopicSpace Satellite Systems and Control
Canadian institutionsnot available
FundersFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
KeywordsHumanitiesForestryGeographyPolitical sciencePhysicsArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le début des activités humaines dans l'espace, en 1957, a marqué aussi le début de la pollution graduelle de cet environnement avec des débris orbitaux (DO).Aujourd'hui, ce problème crée ce qui est appelé «l'impact à de très haute vitesse», un des principaux dangers pouvant se produire (impact a hyper vitesse) entre des débris orbitaux et un véhicule spatial ou satellite en cours de vol atour de l'orbite terrestre.À la suite de ces collisions plus de débris sont formés en basse orbite (région inférieure à 2000 km d'altitude) et un phénomène dit «collision potentielle en cascade» (également connu sous le nom de «syndrome de Kessler») peut survenir.La collision en cascade est mentionnée par plusieurs études de modélisation de l'environnement spatial effectuées par des agences spatiales comme la NASA ou l'ESA.Un autre type de danger qui peut conduire au même risque d'impact à une très grande vitesse dans l'espace sont les micrométéorites.Les micrométéorites et les débris spatiaux voyagent en orbite terrestre basse à des vitesses allant de 17 à 20 Km/s et 70 à 80 Km/s respectivement, et leur impact sur les véhicules spatiaux peut varier d'une dégradation des performances jusqu'à la perte totale de l'engin.Actuellement, il y a plus de 22000 morceaux de débris orbitaux qui sont suivis et répertoriés, et cela pour des objets avec des dimensions supérieures à 5 cm, pour lesquels la prévention des collisions est la seule option, et pour lesquelles aussi des dizaines de conjonctions d'avertissements sont émises quotidiennement par les centres d'opérations satellitaires.En revanche, Il y a plus de 500000 morceaux de débris orbitaux avec des dimensions inférieures à 5 cm représentant aussi un haut risque de collision pour les satellites qui sont en orbite basse.Le cas de l'impact de DO ayant des dimensions allant jusqu'à 5 mm pourrait créer une dégradation des fonctions opérationnelles d'un véhicule spatial.Les DO ayant des dimensions de 0,5 à 1 cm sont la principale menace pour les véhicules spatiaux en orbite basse et pour lesquels les solutions actuelles sont juste représentées par des systèmes de protection.Le maintien d'une structure sûre et saine de satellites ou de véhicules spatiaux et une meilleure compréhension de l'interaction des MMOD avec les systèmes spatiaux motive en effet la création d'un système de surveillance (Health Monitoring System) intégré afin de surveiller en temps réel ou en temps quasi réel la dégradation de la structure ou du système de protection.Basé sur les résultats du système de surveillance, le fonctionnement de véhicules ou autre engins spatiaux vi pourrait être ajusté en conséquence et ce suivi continuel aurait également une influence sur les inspections, les calendriers de réparation et la planification des activités extravéhiculaires ou dans le calibrage des modèles de poussière.Les solutions présentées dans la littérature sur le sujet combinent une série de détecteurs d'impact incrustées dans le matériau qui fournissent des informations sur la détection de l'impact externe et la profondeur de la pénétration.En revanche aucune une méthode fiable intégrée permettant de quantifier l'impact qui pénètre dans chaque couche de blindage n'a été élaborée.Le présent travail de recherche représente la base de développement pour un système original de détection et de classification des défauts du système de protection et cela en utilisant l'analyse temps-fréquence (T-F) ainsi que le développement d'une base de données sous forme de dictionnaire regroupant les signaux de chaque état d'un composant de protection (dommages de couche ou pénétration).La première partie de notre travail élabore une série de tests expérimentaux d'impact à très grande vitesse afin d'obtenir des signaux de vibration de référence.Le choix des matériaux pour les cibles a été basé sur les matériaux les plus utilisés dans la conception de systèmes de protection d'impact et de structure de véhicules spatiaux.En effet, un examen sur les technologies de détection d'impact a également été réalisé afin de sélectionner le meilleur choix pour ce genre de tests.Dans un premier temps, six essais ont été effectués à de très grande vitesse sur des cibles en aluminium et en fibre de carbone.Les accélérations de références ont été obtenues à partir des capteurs montés sur les cibles et à l'extérieur de la chambre d'essai.La session de test a également permis d'acquérir un bon procédé expérimental concernant la préparation de ce type de tests, la réalisation de tests d'impact à très grande vitesse et finalement l'enregistrement des signaux de vibration pour éventuels future tests.La deuxième partie de cette étude est focalisée sur l'analyse des signaux obtenus à partir des signatures vibratoires des différentes sessions de test.L'analyse vibratoire en Temps-Fréquence a été effectuée en utilisant un logiciel spécifique développé par le groupe de recherche du Prof. A.A. Lakis.Nous avons utilisé le logiciel maison TF-Analysis comme un outil de calcul utilisant différentes transformations en temps-fréquence ou en temps-échelle afin d'analyser le fichier de données.vii Pour l'analyse du signal, les méthodes de Choi-Williams et la transformée en ondelettes qui sont habituellement utilisés pour l'analyse des vibrations d'impact à très haute vitesse ont été appliquée.L'analyse nous a permis de distinguer les différentes caractéristiques des deux principaux états de cibles touchées ; perforation et non-perforation.La simulation d'impact à très grande vitesse et l'analyse des accélérations mesurées pour la corroboration des résultats des tests et valider la performance du système de surveillance en temps réel utilisant un dictionnaire contenant les matériaux des véhicules spatiaux a fait l'objet de la troisième partie de nos travaux de recherche.Dans cette partie, l'identification des matériaux les plus utilisés dans la fabrication des véhicules spatiaux et de les trier en trois groupes principaux (les métaux d'alliages, les composites et les panneaux sandwich) était la phase principale dans l'établissement des matériaux choisis comme cibles pour la simulation numérique.La simulation numérique de l'impact à très grande vitesse a été élaborée avec le logiciel LS-Dyna et la méthode utilisée pour l'analyse du signal a été la distribution de Choi-Williams du logiciel maison TF-Analysis.La méthode de Choi-Williams a clairement identifiée les différences dans la forme et la fréquence d'amplitude d'impact, pour un ou deux matériaux identifiés de chaque groupe, pour le cas de pénétration.En effet, les caractéristiques de chaque perforation sur les matériaux considérés sont discutées.Sur la base de ces résultats, qui sont en bonne concordance avec d'autres analyses et essais expérimentaux, un dictionnaire de référence contenant des matériaux utilisés pour la protection des véhicules spatiaux sera créé, ce qui va grandement aider à l'identification automatique des dommages des débris spatiaux.viii

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.004
Threshold uncertainty score0.014

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.223
Teacher spread0.209 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2016
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