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Jovian等离子体动力学和组成分析仪（...
本文涵盖了Jovian血浆动力学和组成分析仪（JDC）的开发和校准。JDC与五个其他传感器一起是粒子环境包（PEP）的一部分，这是欧洲航天局的木星冰卫星（JUICE）任务的有效载荷之一。果汁任务旨在扩大我们对Jovian系统的理解，其中包括木星，四个Galilean Moons（IO，Europa，Ganymede和Callisto）和木星的巨大磁场。果汁计划于2023年推出。PEP有效载荷将详细研究木星及其卫星周围的等离子体环境。作为PEP的传感器之一，JDC将测量阳性和负离子的能量分布以及能量范围内的电子的能量分布，从几个EV / Q到35 keV / q。JDC覆盖的视野跨越了整个半球。JDC还使用旋转原理确定颗粒的质量。替代，有可能确定粒子到达时间的分布以研究其在时域中的分布。在本论文中，提出并讨论了本论文，离子光学，机械，电气，热，辐射屏蔽和仪器操作相关的设计解决方案。特别注意用作频道电子乘数的性能，用作启动探测器。为了在整个任务中验证其性能，对这些探测器进行了完整的终身测试。由于该测试而开发了通道电子乘数的定性性能模型。这项工作中包括的另一个实验是确定JDC内部残留气压演化。安全操作JDC高压系统需要一个非常低的残余气压。最后，使用专用原型验证了JDC线性电场的性能。这项工作的最后一部分描述了用于仪器校准的方法，并描述了JDC的备用备用模型的校准的第一个结果，JDC（将会将其转向木星的单元）进行了校准。
朱诺号对木星赤道电离层上方的现场观测
摘要 朱诺号抵达木星后，人们可以在木星电离层上方进行重复的现场观测。朱诺号在近木点的低海拔和高速度使得直接采样电离层离子群成为可能。我们介绍了木星极光分布实验离子传感器（JADE-I）在电离层上方的首次直接观测。当看向航天器撞击方向时，JADE-I 可以测量低于 1 eV/q 的离子能量分布以及离子成分。我们报告了 17 次朱诺号通过近木点的观测结果。在这些纬度，低能离子由质子和较重的离子组成，质子是主要种类。每次通过时都可以看到重离子——主要是可能来自磁层的氧和硫，但它们的强度会有所不同。在一些近木星点上还观测到了其他痕量轻离子：H 3 +（17 个近木星点中的 6 个）、He +（17 个近木星点中的 2 个）。电离层离子的观测高度可达 ~7,000 公里。
对空间停留时间的新解释的数值和实验证据
目的。我们研究了木星电子停留时间的能量依赖性，这有助于更深入地了解带电粒子传输过程中发生的绝热能量变化，以及它们对模拟方法的意义。因此，我们试图通过研究对以前的分析方法的影响以及航天器数据可能检测到的影响，进一步验证一种改进的数值估计停留时间的方法。方法。利用基于 CUDA 编写的随机微分方程 (SDE) 求解器的传播模型，计算了木星电子在木星电子源谱主导的整个能量范围内的停留时间。我们分析了观察者和源之间的磁连接以及出口 (模拟) 时间分布与由此产生的停留时间之间的相互依赖关系。结果。我们指出了不同动能的停留时间与通常观察到的木星电子 13 个月周期的纵向偏移之间的线性关系，并讨论了这些发现对数据的适用性。此外，我们利用我们的发现，即模拟的停留时间与木星和银河系电子的能量损失近似线性相关，并且我们开发了一种改进的分析估计，与测量观察到的数值停留时间和纵向偏移相一致。
磁化靶聚变推进系统工程
磁化目标聚变 (MTF) 是一种结合了惯性和磁约束聚变方法特点并充分利用了这两个领域的研究成果的推进技术 (Thio, 1999)。MTF 技术有望实现高比冲和低干质量；因此，它非常适合高速度外太阳系旅行的需求，包括载人探索任务。本文报告的工作是作为人类外行星探索 (HOPE) 研究的一部分开展的，该研究是革命性航空航天概念 (RASC) 计划的一部分。HOPE 的目标是设计一种能够对木星卫星卡利斯托进行载人探索任务的飞行器。本文报告的 MTF 推进系统设计是为了满足此次任务的要求而开发的。任务和飞行器的详细信息将单独报告 (Adam, 2003)。
欧罗巴快船磁力仪吊杆部署：首次观察行星际磁场中的航天器磁场。CJ Cochrane 1 , S.
简介：美国宇航局的欧罗巴快船号航天器于 2024 年 10 月 14 日从肯尼迪航天中心成功发射。它将在接下来的 5.5 年内巡航，然后到达木星系统，在那里它将多次飞越木卫二，以表征其地下海洋的宜居性 [1,2]。欧罗巴快船磁力仪 (ECM) 对于确定海洋的厚度和电导率至关重要 [3,4]。ECM 由三个三轴磁通门 (FG) 磁力仪组成，它们位于梯度仪配置的吊杆上。2024 年 11 月 5 日，在三个传感器均已通电并以高速率模式 (16 个样本/秒) 收集数据的情况下，8.5 米磁力仪吊杆成功部署。在这项工作中，我们展示了 ECM 在此期间对航天器场和行星际磁场 (IMF) 的首次观测。
经济限制对
深空探索为扩大人类和我们对宇宙的理解提供了最深刻的机会，但仍然极具挑战性。进步将继续由未经执行的任务随后由船员任务来进一步的进步。主要的太空大国继续投资于船员深空探索，这是一项重要的国家战略。开发了一种基于先前工作的改进模型，该模型预测了从CIS-LUNAR空间到太阳系及以后的选定目的地的人类拖欠任务的最早发射日期，并根据NASA的历史性预算趋势和深空勘探研究的整体发展趋势。该分析的目的是为火星以外的船员任务提供预计的时间表。我们的调查结果表明，可以分别安排从太空宣传国家或国际合作到小行星腰带和乔维安系统的第一个人类任务，可以分别安排〜2071至〜2087和〜2087和〜2101至〜2121，而向土星系统的发布可能会在一年一时发布到2132年〜2132 〜2132，并具有不确定的窗口，并以〜2129至2153 〜2153至〜2153至〜2153至〜2153 〜2153 〜2153 to 2153 to 2153 〜2153 〜2153 〜2153。
木星对流层的全球气候建模以及干与湿对流对喷气机的影响
目标。木星的大气的特征是带状喷气机，包括赤道超旋转射流，具有强烈的潮湿的影响活动，以及涡流，波浪和湍流所施加的扰动。即使在对木星的太空探索任务和木星的详细数值建模之后，关于带喷头的机制以及干燥和湿对流在维护这些喷气机中所起的作用仍然存在问题。方法。我们使用称为Jupiter-Dynamico的全球气候模型（GCM）报告了木星天气层的三维模拟，该模型将其在二十面体网格上与详细的辐射传输计算结合在二十面体网格上。我们添加了一个用于木星的热羽流模型，该模型通过干燥和潮湿的对流羽流，模仿热，动量和示踪剂的效果，这些羽流在GCM网状间距中未解决，并使用基于物理学的方法尚未解决。结果。我们的木星 - dynamico全球气候模拟表明，大规模的Jovian流，尤其是喷气结构，可能对对流层中的水丰度高度敏感，并且存在赤道超级旋转的丰度阈值。与我们的干燥（或弱潮湿）模拟相比，包括观察到的对流层水量的模拟在赤道处显示出明显的超级旋转向东，而十二个向东的中纬度喷气机则不会迁移极点。幅度与观测值一致。如闪电观测所表明的那样，通过我们的热羽模型模拟的对流活性比中部至高纬度地区弱。无论它们是干燥还是潮湿，我们的模拟都会在Zonosrothic Congime中观察到的从小（涡流）到大尺度（JET）的逆向能量级联反应。
AI在Space NASA
NASA利用人工智能（AI）来支持其任务和研究项目，分析数据，开发航天器和飞机的自主系统，以及自动化项目审查等任务。AI工具已被美国国家航空航天局（NASA）使用了数十年，利用机器学习来对大型数据集进行分类，预测和识别模式。这些工具使代理商能够简化决策，节省资源并更有效地利用其劳动力。例如，Pixl是持久漫游者上的X射线光谱仪，它采用自适应采样AI来检查火星上的岩石，从而精确地扫描了甚至小靶标，例如盐晶粒。NASA副管理人Pam Melroy强调，AI是一种强大的工具，称其已被用来安全有效地支持任务。 该机构继续开发和利用AI工具用于各种应用程序，包括检测异常，预测事件以及分析数据以揭示趋势和模式。 NASA希望领导人工智能开发国家安全，经济和社会NASA的AI工具可以快速扫描新陨石坑的图像，而在2020年，科学家证实，在AI将其确定为潜在地点之后，使用Hirise的新火山口使用。 该技术还用于分析大型数据集以识别需要注意的不同特征，用于异常检测或更改检测。 此过程已应用于各种NASA任务，例如预测藻类开花，飓风强度，珊瑚健康和追踪野火。 例如，拟议的欧罗巴陆地任务可以使用这些算法在Jovian Moon上寻找生活。NASA副管理人Pam Melroy强调，AI是一种强大的工具，称其已被用来安全有效地支持任务。该机构继续开发和利用AI工具用于各种应用程序，包括检测异常，预测事件以及分析数据以揭示趋势和模式。NASA希望领导人工智能开发国家安全，经济和社会NASA的AI工具可以快速扫描新陨石坑的图像，而在2020年，科学家证实，在AI将其确定为潜在地点之后，使用Hirise的新火山口使用。该技术还用于分析大型数据集以识别需要注意的不同特征，用于异常检测或更改检测。此过程已应用于各种NASA任务，例如预测藻类开花，飓风强度，珊瑚健康和追踪野火。例如，拟议的欧罗巴陆地任务可以使用这些算法在Jovian Moon上寻找生活。一组人员和承包商开发了新的算法，这些算法使空间工具可以更有效地处理数据，从而使他们能够快速自主地向地面上的科学家提供关键信息，以自主确定哪种地球现象最重要。目标是自动应对火山喷发，洪水或有害藻类的事件，改善观察结果和人类安全。开发AI驱动的空间探索工具对我们对宇宙的理解具有重要意义。chien是该领域的先驱，使用国际空间站（ISS）上的高级计算机制定了原型算法。他在各种处理器上测试了这些算法，包括嵌入式商用商业算法，例如Snapdragon 855和Myriad X，以及传统的航天器处理器PPC-750和Sabertooth。结果表明，这些嵌入式处理器适用于空间遥感，从而更容易将AI集成到新的任务中。通过处理板上的数据，Chien的算法阻止重要信息埋在较大的传输中。这项技术不仅在观察其他行星的仪器中都具有潜在的应用程序。团队还正在测试神经网络模型以解释火星卫星图像，这可以使卫星能够检测出新的冲击力，这是陨石的证据。“我们的漫游者的数据不仅将被传输回地球，而且还用来告知关于流动站可以安全探索的决定，” JPL数据科学家Emily Dunkel说。流动站可能会与神经网络结合使用这些强大的处理器来确定安全驾驶路线。团队使用Cognisat框架在无数X上部署模型，简化了板载深度学习模型的开发，并为NASA的太空任务铺平了道路。根据Ubotica高级工程师LéonieBuckley的说法，这种进步表明，硬件和软件系统已准备好进行太空探索。随着气候变化改变我们的星球，像Chien这样的系统使科学仪器能够与他们观察到的地球系统一样动态。现在正在将计算技术的快速进步纳入NASA任务中，反映了智能手机等个人设备中可用的巨大功能。
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