Investigating the ride properties of a particle filled wheel for planetary mobility
Bibliographic record
Abstract
ABR G Le comfort des passagers et cargo d'une vhicule consiste de l'isolation qu'il fournisse du terrain sur lequel il se dplace.Alors que la plupart des vhicules lunaires comblent ce besoin avec des absorbeur de chocs, Dr Peter Radziszewski et Dr Sudarshan Martins proposent que les roues prennent encore plus la relve.Leur invention, surnomm iRings, consiste d'une enveloppe en cote de mail remplie de miliers de sphres en polypropylne.Lorsqu'elles se font tourner au dl d'une vitesse critique, les sphres font une pression sure le cote de mail qui, ayant aucune structure, adopte leur amortissement, rigidit et forme.Dans cette thse, la mesure de la raction naturelle une impulsion d'une roue iRings en train de tourner est analyse pour crer une systme linaire un seule degr de libert reprsentative de son contact.Son rapport d'amortissement descends de 0.8-0.90 tour par minute (tpm) jusqu' 0.01 131 tpm du au fait que son amortissement et rigidit diminuent avec la vitesse.La transition se manifeste autour de la vitesse criticale Davis de 54 tpm.Tout au long, sa frquence naturelle reste entre 3-4 Hz malgr des fluctuations importantes de rigidit.La fait qu'iRings se trouve a osciller cause de dformation plastique et non lastique.Ce modle est intgre in silico avec Juno et Artemis, voitures lunaires de l'Agence Spatiale Canadienne (ASC), et par la suite le tout est excite par une surface sinusoidale spcifie par l'ASC.La roue iRings fournisse une isolation similaire cependant infrieure une roue pneumatique, le Carlisle AT-489.Nanmoins, iRings prouve qu'elle peut servir d'amortisseur auto-adaptif et qu'avec quelques amliorations sa rigidite, pourrait surpasser la roue pneumatique.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
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".