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ECLIPS 空间环境模拟设施的开发和特性
等离子体与航天器相互作用静电充电实验室 (ECLIPS) 研究真空室最近已作为科罗拉多大学博尔德分校自动驾驶汽车系统实验室的一部分投入使用。实验性航天器充电研究设施允许在类似太空的环境中开展与带电天体动力学相关的实验。本文讨论了真空室的开发、特性和当前功能，其中包括一系列提供电子、离子和光子通量的源，用于表征电子通量、X 射线和电位的探测器，以及各种辅助组件以确保系统的安全运行，例如 3 轴运动台、磁环境控制系统或残余气体分析仪等。这种最先进的设施已用于开展无接触航天器电位传感、静电驱动或电子枪开发的实验，并将在未来继续用于带电天体动力学的研究。
空间环境对航天器的影响及减缓措施...
2009年颁布、2015年修订的空间碎片减缓与防护管理办法 规范中国航天发射和微小卫星研制 在役火箭上面级钝化处理 ISO正式发布中国2021年提出的碎片减缓标准20893:2021
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
esoc - ESA 年度空间环境报告
2 用数字描述空间环境史 ....................................11 2.1 整体空间环境 ...........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...........12 2.2 低地球轨道环境的演变 ............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。....16 2.3 GEO环境演变 ..........................................18 2.4 保护区域的使用.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...... div>.20 2.5 低地球轨道保护区内的星座 ..........。 。 。 。 。 。 。 . . . . . . div> . . . . . . . . . . . . . . 28 2.6 空间环境中的新编目对象 . . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 . . . . . . 29 2.7 对象从空间环境中移除。 . . . . . . . . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 31。。。。。。。...... div>............. . 28 2.6 空间环境中的新编目对象 . . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 . . . . . . 29 2.7 对象从空间环境中移除。 . . . . . . . . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 31..28 2.6 空间环境中的新编目对象 ..。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。......29 2.7 对象从空间环境中移除。............。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 31。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31
空间环境应用程序的安全启动策略
所有GPNVM位都存储在Flash 0模块中。Flash 1模块中没有GPNVM位。•GPNVM0是安全位。•GPNVM1位用于在ROM或Flash上选择引导模式（始终在0x00处）。- 设置GPNVM位1从Flash中选择启动，清除其从ROM中选择启动。- 断言擦除清除GPNVM位1，因此默认情况下从ROM中选择启动。•GPNVM2仅用于交换闪光0和闪存1。如果启用了GPNVM2，则在地址为0x0008_0000（闪存1和Flash 0是连续的）绘制闪存1。如果禁用GPNVM2，则在地址0x0008_0000（闪存0和Flash 1是连续的）绘制闪存0。
空间环境对低地球轨道柔性材料的影响 G. Bitetti (1) , S. Mileti (1) , M.Marchetti (1) , P. Miccichè (1) (1) 航空航天系
空间环境对低地球轨道柔性材料的影响 G. Bitetti (1) 、S. Mileti (1) 、M.Marchetti (1) 、P. Miccichè (1) (1) 意大利罗马“La Sapienza”大学航空航天和宇航工程系，Via Eudossiana 18，邮编 00184。电话 0039-0644585800，传真 0039-0644585670 电子邮件：grazia.bitetti@.uniroma1.it 摘要 未来的长期太空任务基于应用新型材料来替代金属材料，保持相同的机械和热光性能，但降低任务成本并满足结构设计要求。新的充气技术涉及使用柔性材料（纺织品、薄膜和低密度泡沫），以便获得小体积的可包装结构，从而增加有效载荷能力。由于与操作环境相关的破坏性因素，正确选择材料的起点是空间环境测试活动。本工作涉及对用于低地球轨道 (LEO) 充气应用的一些纺织品的测试活动，特别是 Kevlar、Zylon 和 Vectran。已经使用位于罗马 La Sapienza 大学航空航天系的 SASLab 实验室开发的两种不同的空间环境模拟器进行了环境测试，以研究高真空、热循环和原子氧效应。1. 简介未来长期太空探索任务最重要的要求是使用比机械同类产品更轻、更便宜的材料来设计空间结构，以保持相同的结构可靠性并延长使用寿命。将它们包装在更小的体积中的可能性可以降低任务成本。为了满足上述目标，已经开发出一种基于柔性结构设计的有前途的技术。充气技术涉及可展开结构，无论是否可刚性化，它都使用薄材料来减轻重量和提高包装效率：体积比最好的传统系统减少两倍以上。可展开结构可以轻松适应各种形状，生产成本低。过去，可扩展结构一直用于建造空间天线、太阳能电池阵、遮阳板和太空服。目前，越来越多的
空间环境和效果（请参阅）程序
降低航天器的大小和重量，以及要求提高的性能功能，在工程设计社区中引入了许多不确定性，介绍了材料和航天器系统在太空中的表现。工程设计社区永远落后于获取和开发新工具和准则，以减轻太空环境的有害影响。增加了这种复杂性，是继续推动使用商业货架（COTS）微电子，潜在使用未经证实的技术（例如大太阳能帆结构）和核电气推进的方法。为了使这些不确定性分散，各种计划正在共同努力，以避免重复，保存在该技术领域中可用的资源，并拥有集中的议程，以将这些新的发展插入未来的任务设计中。本文将介绍SEE计划，简要讨论过去和目前赞助的航天器收费活动以及可能的未来努力。