Improving the dynamical model of the Moon using lunar laser ranging (LLR) and spacecraft data
Bibliographic record
Abstract
Amélioration du modèle dynamique de la Lune à l'aide de données de télémétrie laser lunaire (LLR) L'objectif principal de ce travail était d'améliorer le modèle dynamique de la Lune dans les éphémérides numériques INPOP et d’exploiter cette amélioration en vu d’une meilleure caractérisation de la structure interne de la Lune et d’effectuer des tests de la relativité générale. Dans un premier temps, un travail d’analyse des algorithmes nécessaires aux calculs des points normaux utilisés pour la construction des éphémérides lunaire a été effectué. Une analyse approfondie des procédures utilisées par l’équipe de Grasse montre l'impact du choix de l’algorithme sur le calcul de l'incertitude. L'importance de l'incertitude du point normal se reflète dans la méthode du moindre carré pondéré utilisée pour la construction des éphémérides. En particulier, l'absence d'un algorithme standardisé entre les différentes stations LLR introduit des biais dans l’estimation des incertitudes qu’il est important de prendre en compte. La thèse a également bénéficié d'un ensemble de données plus dense en raison des améliorations techniques et du passage de la longueur d'onde à l'infrarouge à la station de Grasse (Courde et al., 2017). Dans un second temps, afin de permettre des analyses multi-techniques combinant mesures SLR et LLR, la réduction des observations LLR a été introduite dans le logiciel de détermination d'orbites GINS du CNES. La modélisation suit les recommandations de IERS et été validée par une comparaison étape par étape avec les groupes d'analyse LLR de l’Observatoire de Paris et à Hanovre avec une précision de l’ordre de 1 mm. En outre, la correction des effets due au chargement hydrologique observé à la station Grasse a été mise en œuvre et a fait l’objet d’une première communication poster en 2016 (Mémin et al. 2016). Une version améliorée du modèle de réduction LLR a été intégrée à la dernière version distribuée du logiciel GINS par l’équipe de géodésie spatiale (GRGS) du CNES.Le modèle dynamique lunaire d’INPOP a d'abord été développé par Manche (2011). Cependant, en raison de l'absence du noyau fluide dans la version précédente (INPOP13c), les résidus obtenus après ajustement étaient au niveau de 5 cm pour la période moderne (2006). Une comparaison détaillée des équations dynamiques avec les éphémérides JPL DE430 a permis d'identifier les changements requis dans INPOP pour l'activation du noyau liquide lunaire. D'autres modifications ont permis l'utilisation d'un champ de gravité lunaire déterminé par la mission spatiale GRAIL. L'utilisation d'un algorithme de moindres carrés sous contraintes a aussi été utilisé afin de maintenir les paramètres connus dans des bornes compatibles avec leurs incertitudes. La nouvelle éphéméride (INPOP17a) produit un résidu de 1,4 à 1,8 cm, compatible avec (Folkner et al. 2014) et (Pavlov et al. 2016). INPOP17a est distribuée sur le site de l’imcce (www.imcce.fr/inpop) et une documentation a été publiée (Viswanathan et al. 2017) dans les notes scientifiques de l’imcce.En outre, en fournissant des contraintes plus sévères dans le modèle dynamique sur le champ de gravité lunaire à partir de l'analyse des données GRAIL, une signature caractéristique de libration lunaire avec une période de 6 ans a été révélée avec une amplitude de +/- 5 mm. Plusieurs pistes ont été étudiées pour l'identification de cet effet, impliquant des termes de marée et des composants de couple à plus haut degré. Cela reste encore un travail en cours, qui se poursuivra grâce à un contrat postdoctoral à Paris. Une publication est en cours de révision à ce sujet.Les résidus au niveau d'un centimètre permettent des tests précis du principe d'équivalence dans le système solaire. La valeur ajustée du paramètre caractérisant l'accélération différentielle de la Terre et de la Lune vers le Soleil a été obtenue et les résultats sont conformes aux travaux antérieurs (Williams et al 2012, Hofmann et al. 2016). Une interprétation en terme de théorie du dilaton est proposée. Une publication est en cours de finalisation.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".