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再生探索ECLSS技术开发
•Owens，A。C.，Cirillo，W。M.，Piontek，N.，Stromgren，C。和Cho，J。“故障率估计，验证和降低不确定性所需的更多数据。”第50届国际环境系统会议，虚拟活动，2021年。ICES-2021-370。 •Owens，A.，Cirillo，W。M.，Piontek，N.，Stromgren，C。和Cho，J. “分析和优化高级勘探系统可靠性和支持性的测试计划。”第50届国际环境系统会议，2021年。 ICES-2021-199。 - ECLSS在ISS 上的ECLSS进化测试ICES-2021-370。•Owens，A.，Cirillo，W。M.，Piontek，N.，Stromgren，C。和Cho，J.“分析和优化高级勘探系统可靠性和支持性的测试计划。”第50届国际环境系统会议，2021年。ICES-2021-199。 - ECLSS在ISS 上的ECLSS进化测试ICES-2021-199。- ECLSS在ISS
Ali KORKUT 博士 - ECLSS 国际会议
实施新常态下的产品设计和数字营销，支持皮革工艺产品国家外汇增加 Mandiri Jogja International Yogjakarta ...................................................................................................................................................................... 196
环境控制和生命支持系统（ECLSS）
NASA-STD-3001 第 2 卷，修订版 C [V2 4015] 有氧能力 [V2 6001] 环境数据趋势分析 [V2 6002] 惰性稀释气体 [V2 6003] 机组人员暴露的 O2 分压范围 [V2 6004] 标称车辆/栖息地二氧化碳水平 [V2 6006] 无限期机组人员暴露的总压力耐受范围 [V2 6007] 压力变化率 [V2 6150] 气压伤预防 [V2 6008] 减压病 (DCS) 风险识别 [V2 6009] 减压病治疗能力 [V2 6011] 着陆后相对湿度 (RH) [V2 6012] 机组人员健康环境限值 [V2 6013] 机组人员表现环境区 [V2 6151] 温度可选性 [V2 6152] 温度可调性 [V2 7041] 环境控制 [V2 6017] 大气控制 [V2 6020] 大气数据记录 [V2 6021] 大气数据显示 [V2 6022] 大气监测和报警参数
Ali KORKUT，博士 - ECLSS 国际会议
实施新常态下的产品设计和数字营销，支持皮革工艺产品国家外汇增加 Mandiri Jogja International Yogjakarta ...................................................................................................................................................... 66
ECLSS 空气再生技术评论 2022
美国宇航局、商业行业和国际合作伙伴正在拓展人类向太空的探索范围，并为月球门户、阿尔忒弥斯和最终的载人火星任务设定了里程碑。任何长期载人航天任务的一个关键要素是环境控制和生命支持系统 (ECLSS)，它由多个子系统组成，包括维持可呼吸大气的空气再生子系统。为了匹配深空探索的计划里程碑，全球都在努力开发下一代 ECLSS。因此，在单个 ECLSS 单元的研究和开发方面取得了许多突破。本文回顾了空气再生领域的传统和新技术，包括美国、日本和欧洲在航天器栖息地中捕获二氧化碳 (CO 2 ) 和生成氧气 (O 2 ) 的技术。提到已发布的故障模式以促进对未来潜在生命支持系统的可修复性和可维护性的讨论。
空间栖息地ECLSS的资源分配算法
随着太空栖息地的复杂性和与地球的距离增加，需要新的方法来处理意外干扰，以保证机组人员的安全和系统性能。这项工作开发了一种实施资源分配算法的方法，以管理环境控制和生命支持系统的子系统。开发了一种算法来控制氧气生成组件 (OGA)，同时对尿液处理器组件 (UPA) 产生各种干扰。在使用该算法和不使用该算法的情况下，对栖息地系统的弹性进行了评估和评价。为了测试该方法的有效性，在有限的用例中实施了该方法，针对 UPA 中的 100 种不同类型的退化。退化基于国际空间站提供的可用数据。进行优化过程以找到对 OGA 的最佳控制。然后将具有最佳控制的栖息地的性能与基线基于逻辑的控制器进行比较。为了在发现故障时自动执行子系统控制以最大程度地提高生命支持系统的整体弹性，三种监督机器学习算法（高斯过程、随机森林和 XG Boost）针对优化数据进行训练，并相互比较其准确性。尽管 UPA 性能下降对全体机组人员安全影响不大，但我们发现最佳 OGA 控制的弹性中位数增加量是逻辑控制器的弹性中位数下降量的 14 倍。根据故障场景对弹性改进进行了额外的分析和比较。在三种机器学习算法中，XG Boost 被确定为在这些情况下近似优化器表现最好的算法，R 2 值为 0.84。
首个太空栖息地建筑
传统的太空居住舱设计方法使环境控制和生命支持系统 (ECLSS) 效率低下。这些居住空间的设计和尺寸通常完全是任意的，与 ECLSS 元件的最佳形式、配置、位置和大小有关。机架或隔间式居住空间的有限可用性迫使 ECLSS 分布在多个模块之间以次优方式分散，或集中在单个机架中。迫使这种复杂的设备挤进预先确定大小的机架体积中，使得 ECLSS 设备的系统设计和操作变得更加困难。它增加了故障率。这种“撞合身，涂装匹配”的理念必然会导致关键生命支持元件的设计、分布、工程和安装出现严重功能障碍。潜在的“不要定尺寸/不合身”原则导致清洁、维护和维修 ECLSS 设备时出现严重困难。本文认为，ECLSS 的设计优先于所有其他系统和子系统。
国际空间站作为探索环境控制和生命支持系统的试验平台 – 2023 年状态
近地轨道以外的载人探索任务，例如 NASA 的阿尔特弥斯计划，对航天器系统设计和可支持性提出了重大挑战。一个特别具有挑战性的领域是环境控制和生命支持系统 (ECLSS)，该系统为机组人员维持适宜居住和维持生命的环境。NASA 正在利用其当前和以前的航天计划中获得的经验来完善深空探索任务的生命支持技术。其目的是建立一套具有经过验证的性能和可靠性的生命支持系统功能组合，以支持载人探索任务并降低这些任务成功的风险。作为一个在微重力下完全运行的载人平台，国际空间站 (ISS) 提供了一个独特的机会来充当探索级 ECLSS 的试验台，以便这些系统可以经过测试、验证和改进，最终部署在深空载人探索任务中。本文将提供试验台开发的最新状态，包括迄今为止的硬件和国际空间站飞行器集成进展，以及在国际空间站上设计、选择、建造、测试和飞行探索 ECLSS 的未来计划。
国际空间站作为探索环境控制和生命支持系统的试验平台 – 2022 年状态
近地轨道以外的载人探索任务，例如 NASA 的 Artemis 计划，对航天器系统设计和可支持性提出了重大挑战。一个特别具有挑战性的领域是环境控制和生命支持系统 (ECLSS)，该系统为机组人员维持适宜居住和维持生命的环境。NASA 正在利用其当前和以前的航天计划中获得的经验，完善深空探索任务的生命支持技术。其目的是建立具有经过验证的性能和可靠性的生命支持系统功能组合，以支持载人探索任务并降低这些任务成功的风险。作为微重力条件下完全可操作的载人平台，国际空间站 (ISS) 为作为探索级 ECLSS 的试验台提供了独特的机会，以便这些系统可以进行测试、验证和改进，最终部署在深空载人探索任务中。本文将提供试验台开发的最新状态，包括迄今为止的硬件和 ISS 飞行器集成进展，以及在 ISS 上设计、选择、建造、测试和飞行探索 ECLSS 的未来计划。