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World File Search System月球基地
SpaceX 2025 年夏季工程实习/合作项目
星际飞船：星际飞船和超重型火箭（统称为星际飞船）代表一种完全可重复使用的运输系统，旨在将机组人员和货物运送到地球轨道、月球、火星及更远的地方。作为有史以来最强大的发射系统，星际飞船将能够搭载多达 100 人进行长时间的星际飞行。星际飞船还将实现卫星运送、月球基地开发和地球上的点对点运输。该计划包括以下职位：分析、自动化与控制、航空电子、建造工程、土木工程、零部件工程、工业工程、发射场运营与工程、制造工程、材料工程、推进工程、结构设计与工程、供应链工程、测试工程等。
月球挥发物和矿物测绘轨道器（VMMO）
挥发物和矿物学测绘轨道器 (VMMO) 是一个低成本的 12U 立方体卫星概念，最初由欧洲航天局 (ESA) 选为 2018 年 SysNova 挑战赛的两个获胜者之一。VMMO 航天器将使用月球挥发物和矿物学测绘仪 (LVMM) 多波化学激光雷达有效载荷对月球南极永久阴影区域进行挥发物和矿物学勘察，以探测和绘制挥发物和其他资源如钛铁矿 (FeTiO 3 ) 的地图，地面采样距离 (GSD) 约为 100 米。开发宝贵的月球资源，如水冰和其他挥发物，对于未来载人月球基地的可持续性至关重要。尽管之前的月球任务已经在月球两极周围探测到并绘制了水冰地图，但对于月球风化层内挥发物含量的精确分布仍然存在很大的不确定性。未来计划执行多项任务
GAO-24-106878，ARTEMIS 计划
美国国家航空航天局 (NASA) 计划通过一系列统称为 Artemis 的任务，让宇航员重返月球，在未来十年内建立可持续的月球基地，并最终前往火星。作为这些计划的一部分，该机构正在开发 Gateway——一个计划绕月运行的小型空间站。Gateway 将作为一个研究平台、人类和机器人深空探索的中转站，以及未来火星探索的技术试验台。Gateway 是 Artemis IV 登月任务的中央聚集点，目前计划于 2028 年 9 月进行。在任务期间，Gateway 将在登月前、登月期间和登月后为机组人员提供住所。在 2018 财年至 2029 财年期间，NASA 预计将花费超过 70 亿美元建造和运营 Gateway。
中国的太空野心：天空才是极限
如今，中国即将在低地球轨道 (LEO) 建造自己的空间实验室，这可能是几年后唯一的轨道实验室。2020 年夏天，中国启动了一项雄心勃勃的火星探测任务，这可能有助于它在探索这颗红色星球方面赶上其他大国。中国在月球探索方面也取得了快速进展。2019 年 1 月，北京实现了“世界第一”，将月球车降落在月球背面；2020 年 12 月，中国成功完成了一项极其精细的任务，回收了月球样本并将其带回地球。中国计划在 2030 年前建立月球基地。在离地球更近的低地球轨道上，中国有几个太空互联网星座项目，尽管还处于相对早期的阶段。因此，中国不再是一个局外人，而是包括美国在内的太空大国的真正挑战者，尽管它在技术和手段方面，无论是数量还是质量，仍然落后。
利用层次分析法确定最佳月球栖息地配置
关于如何建造可持续月球基地的讨论自阿波罗计划之前就一直在进行，但尚未出现明确的答案。在本研究中，一种称为层次分析法 (AHP) 的决策支持工具用于缩小月球栖息地的最佳特征范围。简要介绍了 AHP 的数学基础及其批评。在确定了这些特征的核心设计特征和判断标准后，AHP 随后应用于月球栖息地。最终，我们确定充气栖息地在月球应用中应该略优于刚性栖息地，并且比其他栖息地概念更受青睐。混合结构可以在充气和刚性栖息地之间提供适当的折衷。AHP 还建议，使用 Vectran 约束层并使用柱状和隔间来部署栖息地比它们的替代方案更可取。此外，它还建议充气栖息地应该是圆柱形的，并加压至海平面压力。对这些结果进行了敏感性分析。通过这项研究，证明了如何使用 AHP 针对具有许多有影响的标准和潜在选项的复杂航空航天问题做出定量的、公正的决策。
连接地球与太空：部署在国际空间站的灵活、有弹性的联邦学习框架
公共和商业航天行业正在计划持续时间更长、距离更远的太空任务，包括建立可居住的月球基地和载人火星任务。为了支持独立于地球的科学和医疗操作，此类任务可以利用人工智能和机器学习模型来协助机组人员的医疗保健、航天器维护和其他关键任务。然而，在地球和太空之间传输大量数据以进行模型开发会消耗宝贵的带宽，容易受到通信中断的影响，并可能危及机组人员的安全和数据隐私。联邦学习可以在保持数据原位并仅传输模型参数的同时进行模型训练。在这项工作中，我们提出了一个灵活、有弹性的联邦学习框架，可在地球和国际空间站之间安全地传输模型更新。2024 年 3 月 15 日，该框架率先在太空飞行环境中部署联邦学习，使用真实的生物医学研究数据和合成生成的数据在地球和国际空间站之间训练分类器模型。
基于扩展现实和人工智能的沉浸式漫游者控制和障碍物检测
1近几十年来，由于技术和科学的进步以及人类扩展到外太空的目标，对月球的太空任务变得无关紧要。随着太空机构和私人秘书的兴趣日益增长，需要使用流浪者来探索更多敌对和未开发的环境，例如位于月球远侧或南极的环境。然而，在这种不利地形中运营的挑战显着，尤其是在识别可能对任务构成风险的资源和障碍（如岩石或地层）时。一个小错误，例如与未发现的岩石发生碰撞，不仅会损害流动站的完整性，而且会损害整个任务。传统上，流动站的监视和远程操作是基于对地形的2D图像的解释以及各种流动站参数和环境数据的可视化[6]。但是，根据场景，该系统可能无法提供足够的细节或直觉来防止事故或准确识别感兴趣的对象。在这种情况下，建议为流浪者配备先进的技术，以确保未来的任务中的安全性和成功，旨在监视和控制距离更近距离的流浪者，例如，在月球网关或月球基地[1,3]，延迟将比地球较低。
CSMC 2022 预算提交最终版
对太空资源的需求迫在眉睫。目前，NASA 正在建造月球门户空间站，作为未来太空探索任务的门户，并将于 2025 年开放。加拿大已经为该项目投入了高达 20 亿美元的资金，包括新的加拿大臂和其他贡献。能够从门户为火箭提供燃料是未来太空探索的关键。从月球上运送氧化剂燃料（氧气）是一种比从地球运送更经济、更可持续的替代方案，因此 NASA 和其他机构正在争取其国家的支持。中国和俄罗斯也承诺在 2025 年开放月球基地，加速全球时间表。通过提取过程，可以生产出许多有用的衍生产品，例如水、稀有金属和关键矿物，这些产品也很受欢迎，具有国家战略重要性。此外，由于月球风化层已被证明具有很高的源材料利用率，因此可以制造用于太空基础设施的 3D 打印部件。通过使太空中的大规模作业更加可持续和经济实惠，ISRU 将促进地球上同样重要的技术的研究、开发和进步，包括水处理、氢存储、能源生产、机器人技术、3D
先进任务成本模型的敏感性分析
复杂项目的系统架构、技术投资和任务规划方面的战略决策必须平衡成本、风险和性能——可能要经过多年的开发和运营。成本模型用于将项目和系统元素转化为财务考虑。通常会分析不同的任务选项以确定它们之间的相对成本并为开发决策提供参考。成本估算通常预测未来几年的情况，参数通常不确定。因此，进行敏感性分析并检查结果如何响应基本假设的变化非常重要。特定参数的成本敏感性可用于说明项目风险——例如，通过揭示特定参数的微小变化可能导致成本大幅增加。同样，这些分析可以阐明在正在开发的特定系统之外开发能力可以节省成本的领域。本文基于 Jones 使用高级任务成本模型的先前工作，对空间站、月球基地、火星过境栖息地和火星基地的开环和闭环生命支持系统的成本进行了案例研究的敏感性分析。考察了针对每种不同情况估算的成本响应，重点关注难度变化（主观模型输入）的影响。讨论了结果的含义以及在生命周期成本分析中使用敏感性分析的一般观察结果。
支持国际空间站和地球之间联合学习以训练空间生物医学机器学习模型的基础架构
公共和商业太空行业正在计划持续时间更长、距离更远的太空任务，包括建立可居住的月球基地和载人火星任务。这些任务将产生大量数据，这些数据太大且成本太高，无法发送回地球，其中一些数据可能受到隐私保护。为了支持独立于地球的科学和医疗操作，此类任务可以利用人工智能和机器学习来构建模型，以协助科学实验、机组人员医疗保健、资源管理、航天器维护、调度和其他关键任务。然而，在地球和太空之间传输大量数据以进行模型开发会消耗宝贵的带宽，容易受到通信中断的影响，并可能危及机组人员的安全和数据隐私。联邦学习提供了一种解决方案，它允许模型训练，而无需在地球和太空之间传输大量可能对隐私敏感的数据集。在这项工作中，我们提出了一种基础架构，以促进地球和国际空间站之间模型更新的安全传输。该架构代表了在太空飞行环境中部署的第一个联合学习框架，能够使用真实的生物医学研究数据和合成生成的数据在地球和国际空间站之间训练和更新分类器模型。