阿拉巴马州亨茨维尔 美国宇航局宣布,预计在 2025 年将人类送往小行星,在 2030 年代送往火星,这就需要在太空中准备供人类居住的栖息地。由于将建筑材料运送到太空的成本很高,因此需要利用现场材料来开发混凝土混合物。在本研究中,将尝试使用普通波特兰水泥和灰泥作为水泥基质。此外,由于火星和月球风化层可用性高,因此将用作骨料。对利用的骨料进行筛选并分成不同的尺寸,以找到混凝土性能的最佳骨料尺寸。研究结果证明,由于填料顺序得到改善,较小的风化层颗粒往往会产生强度更高的混凝土混合物。这项研究的结果表明,利用当地空间材料开发太空栖息地,生产经济型混凝土混合物向前迈出了一步。 关键词:纳米颗粒、波特兰水泥、火山灰掺合料、月球风化层、火星风化层
简介:随着人类的移动更加接近在月球上建立可持续的存在,了解月球表面的物理和化学特性变得越来越重要。即将到来的阿联酋农场任务提供了一个独特的机会,可以进行三项创新的实验,旨在探索Lunar Regolith的关键方面。这些实验 - 杂物,洋葱和伊莱克斯(Maglunar,洋葱和伊莱克),以研究雷果石的磁性,有机化合物的降解以及其与各种材料的静电相互作用(图1)。这些是安装在漫游车轮上的实验的材料粘附/磨损检测(MAD)套件的一部分,并将与Regolith直接接触。我们描述了这些实验的目标和方法,并强调了它们对月球探索,空间生物学和未来原位资源利用率(ISRU)的重要性。
月球门将在月球周围或L2 Lagrange点的光晕轨道上放置在轨道上。拟议的Lunar Gateway是一种改变游戏规则的人,可以利用Cubesats启用新科学,并为利用这些小型航天器作为探险家提供了令人耳目一新的新机会。我们建议开发一个月球底兰特,该降落器将从月球网关物流模块(假定在L2处)部署,以执行对月面的科学和探索。Cubesat Lander将降落在Mare Tranquilitatis附近,以确定空隙的程度,并确定挥发性资源的存在,包括其Regolith中的水。Cubesat Lander是一个27U,其固定尺寸为34 cm×35 cm×36 cm,质量为54 kg。它将从月球网关部署,并通过使用其板载高性能绿色推进(HPGP)系统进行月球轨道插入,然后进行下降操纵,以进入距月球表面25公里的高度。从那里,登陆器将在母马静脉下进行动力下降,需要4-6分钟。车载视觉导航将通过迅速发射下降推进器来降落在母马静脉区域上。Lander配备了通过对Regolith(Vapor)仪器进行挥发性分析,以执行Lunar Regolith的热解和质谱法。此外,它将携带三个球形跳跃机器人(Spherex),这些机器人将跳到坑内,以执行矿坑内的岩石石的映射和电阻抗光谱,以确定水中的存在。
简介:被认为是月球南极的永久遮蔽区域(PSR),可以容纳多种资源,这些资源对于支持和推进人类对月球和其他行星体的探索至关重要。遥感数据(例如,Diviner [1])表明,PSR中的低表面温度为水冰和其他挥发物的冷捕获提供了一个有利的热环境,某些区域的温度低至20K。准确的估计了Lunar Regolith在低于100 K的pot pot pot pot pot pot pot pot pot pot pot thermant 〜100 k的距离〜100 k的距离。然而,关于月球雷果石的热物理特性的许多已发表研究都集中在150 K以上的温度上(例如2)。我们提出了实验性的努力,以测量在15-300 K的温度范围内测量直径为400-500 µm的直径玻璃珠和NU-LHT-2M月球模拟物,以及15-150 K的Apollo 11 Regolith。端盖设计以减少热量损失,并进行扩展的加热探针针,以改善测量值。初步结果表明,温度的导热率降低,低于月球雷果石的标准导热率模型预测(例如4)。干岩的低温热导率测量值可能是估计特定区域中冰或挥发性含量的基线。水冰的变化和挥发性丰度有望影响原位观察到的热导率值,或从遥感测量值中推断出来。
Dilan E. Francisco 随着许多航天器成功抵达火星,未来载人登陆火星的可能性比公众想象的要近。然而,实现这一目标的步骤始于月球及其环境。任何长期载人航天探险都需要一个月球基地作为基础。与地球相比,月球对人类健康和生存的危害要大得多。环境含有辐射和月球尘埃,这些已被证明对普通人类是致命的。此外,月球上的土壤无法提供种子和农作物生长所需的营养。出于上述原因,工程师必须提供一个可以容纳和维持宇航员生命的结构。已经研究和开发了几种月球材料作为可能的月球建筑选择,例如铸造风化层和月球混凝土。然而,需要进行进一步的研究,以充分保护宇航员免受太空中所有可能的危险。因此,研发的下一步是通过增材制造和纤维实施来改进已知的建筑选择。玄武岩是一种地球模拟物,具有与月球风化层相似的材料特性,使其成为月球建筑研究的可行资源。用于研究月球风化层改进的程序是 ANSYS 的静态结构特征。具体来说,应用拉伸、压缩和 3 点弯曲测试将得到应力和应变结果,可将其与纯铸造风化层的基线数据进行比较。通过创建玄武岩纤维并将其放入铸造风化层基质中,可以看出,所创建的复合材料比以前更具延展性,而应力值在施加恒定力的情况下略有下降。因此,可以改进已知的加工风化层。此外,未来的技术和研究将进一步改善铸造风化层所包含的方面。
要继续遵循可持续和灵活的道路,NASA需要应对在目的地收集和移动大量岩石的挑战。NASA的Regolith Advanced Surface Systems操作机器人(Rassor)[1]主要旨在挖掘和运送Regolith,以用于现场资源利用率(ISRU)处理。Rassor的设计使其能够有效地收集和存入Regolith,返回收集的处理材料以及无数相关的ISRU活动。要可靠地在月球表面执行这些操作,Rassor软件和感觉系统需要稳健,并最大化从减少的传感器有效载荷中提取的信息。在此,我们介绍了智能可增强的Rassor项目的初步发现[2]。我们创建了减少阶的仿真环境,以通过增强学习和原型状态估计架构来开发自主沟通控制器。强化学习的目的是让代理通过与环境的互动来学习政策(任务策略)。当代理执行诉讼时,会在环境状态下发生更改,并收到数值奖励,该奖励告知代理商是否良好。由于增强学习算法通过反复试验学习,因此模拟是开发和学习的最佳环境。我们开发了两个模拟,第一个是为促进参数选择而开发的2D挖掘模拟,并使用游戏物理发动机开发了3D模拟,以模拟简化的土壤相互作用并增加机器人代理动力学模型的实现。这种3D仿真的开发使得在粒状力学和操作水平上都可以培训其他感应能力和研究。我们探索了各种虚拟传感器有效载荷,以识别启用了有效发掘操作和学习的组合。我们的奖励功能是基于每个步骤授予多少材料。离开挖掘地点并平滑鼓臂的加速度也受到了罚款。我们实施了伪随机传感器,以报告从每个鼓到地面的距离和地面上方的高度,这比现有解决方案更加有效。我们的发现表明,自主行动的强化学习在我们简化的2D环境中学习了3000个培训事件中的可行沟渠策略,并有助于确定所需的感应能力,安排和考虑因素,例如交流时间传感器的位置。未来的工作包括将我们的模拟扩展到更复杂的环境和场景,以及将学习从模拟转移到Rassor 2.0硬件,以在NASA的肯尼迪航天中心的Regolith Test bin中进行部署。
简介:使用预先编程的计划进行行星表面探索任务进行操作,该计划可以限制有效检测地形特性的意外变化,调整运动或采样策略的意外变化,并自主识别科学有价值的观察结果并调整勘探策略。 尤其是无法衡量和对Regolith特性意外变化的反应可能会对任务操作产生负面影响。 火星探索的漫游者精神和洞察力兰德都遇到了与理解岩石技术的岩土技术相关的挑战[1,2]。 腿部机器人平台的进步有可能通过对不断变化的表面特性敏感性来应对这些挑战。 模拟环境中的腿部自主表面科学(Lassie)项目探讨了腿部的巡回式平台如何使用腿部电动机来测量结层和冰冷的表面雷果的岩土技术特性,并利用这些测量值自动地更新科学操作计划。 这些测试将在火星和月球模拟环境以及实验室设置中进行。简介:使用预先编程的计划进行行星表面探索任务进行操作,该计划可以限制有效检测地形特性的意外变化,调整运动或采样策略的意外变化,并自主识别科学有价值的观察结果并调整勘探策略。尤其是无法衡量和对Regolith特性意外变化的反应可能会对任务操作产生负面影响。火星探索的漫游者精神和洞察力兰德都遇到了与理解岩石技术的岩土技术相关的挑战[1,2]。腿部机器人平台的进步有可能通过对不断变化的表面特性敏感性来应对这些挑战。模拟环境中的腿部自主表面科学(Lassie)项目探讨了腿部的巡回式平台如何使用腿部电动机来测量结层和冰冷的表面雷果的岩土技术特性,并利用这些测量值自动地更新科学操作计划。这些测试将在火星和月球模拟环境以及实验室设置中进行。
Ø多功能低质量耐加工机器人平台,用于雷古石发掘和交付Ø模块化和可重新配置性和可修复性的模块化和界面Ø高吞吐量和合作操作的自主权Ø月球生存能力,可靠性,可靠性,可靠性,修复Ø多个月球或阴影范围内的多种磨损范围内的磨损效果Ø Ø致命器,密封,关节,机制的粉尘缓解粉尘;耐尘热控制系统Ø自主维护和维修Ø健康和故障管理ØRegolith流量/与工具(仿真和测试)Ø从试验量表(10MT)到初始商业规模(1000mt/yr)Ø端到端的系统示范,需要导致月球表面演示的时间,