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World File Search System火箭发射
使用低成本探空火箭发射“小型卫星”
摘要。已经进行了一项系统研究，以调查使用现有的探空火箭技术、方法和实践来降低将小型轻型卫星送入低地球轨道的成本。利用此类技术节省的成本主要是由于助推器设计和操作的简化。将一颗 150 公斤的卫星发射到 200 海里的太阳同步轨道被选为目标要求。为桑迪亚国家实验室的 Strypi 级亚轨道探空火箭开发的设计和操作实践已应用于具有足够助推性能的车辆配置，以满足这一目标。“Super-Strypi”旋转助推器系统是轨道发射的，在大气层中飞行时会沿非制导、翼稳定弹道飞行。大气层外上级使用旋转稳定来在燃烧期间保持恒定的推力方向，从而消除了动力飞行期间主动推力矢量控制系统的复杂性。上级点火的“故障安全”指令启用理念消除了指令破坏飞行终止系统的需要。假设每年至少发射两次，预计本研究中提出的概念每次发射的经常性成本约为 500 万美元。
开发有Arliss要求的Rover和在火箭发射期间造成损害的加速度的检查
近年来，Cansats已成为模拟卫星比赛中的流行选择。在Cansat con-constss中，Arliss项目是使用火箭发射Cansat进入天空的项目。arliss提供了发射罐头的火箭，该火箭的高度约为〜4,000 m，然后将流动器放到降落伞的地面上。但是，几个团队的流浪者无法承受发射时应用的大加速度，这会损坏并使其无效。发射期间适用于火箭的加速度以前由多个团队衡量；但是，由于Cansat是一个小型嵌入式设备，因此无法使用具有较大测量范围和高采样频率的加速度传感器。在这项研究中，我们测量了从发射开始应用于流动站的效应，直到使用具有更广泛测量范围的加速度传感器在地面上掉落，并通过比以前更高的采样频率获取数据。发现加速度比在发射火箭时的常规测量中大于速度，并掉落到地面。此外，提供了可以承受这些影响，进行准确的测量并在Arliss中不断裂的情况下操作的漫游者结构的技术细节的描述。
D'Arcy, Samantha & Gonzalez, Luis Felipe (2022) 用于地球和行星探索应用的火箭发射折叠无人机的设计和飞行测试
本文介绍了一种低成本、3D 打印、折叠式无人机的设计和开发，该无人机使用商用现货 (COTS) 组件用于陆地和行星外探索应用。飞行系统的设计方式是，无人机可以自行武装、根据需要重新定位，并在降落到预定的 GPS 位置之前获得稳定的悬停姿势。除了使用 GPS 导航进行着陆外，无人机不需要任何外部输入。本文还将介绍部署系统的设计和开发，该系统使用小型高功率火箭来模拟无人机的大气部署。测试旨在证明在大气注入期间从有效载荷罐部署无人机的可行性。该项目的独特之处在于它采用了一种新颖的方法，在弹道下降时从运载车辆部署无人机，从而允许将多架小型无人机插入大气层以进行行星探索。
商业航空的惊人复杂性
• 飞机设计和维护 • 典型航空公司航班 • 飞行员培训活动 • 热气球 • 轻于空气的飞机 • 人造结构高度 • 障碍照明和标记 • 模型火箭发射 • 模型飞机操作 • 无人机系统 (UAS) • 放风筝 • 太空发射
本期内容
航天飞机现已停止运行，但在当时，它是一种非常成功的载人航天器。航天飞机是第一艘可重复使用的轨道航天器（尽管其可重复使用性与时代有关）。这是一项令人难以置信的工程壮举，但美国于 2011 年终止了航天飞机计划，并选择使用俄罗斯联盟号火箭将美国宇航员送往国际空间站。目前正在开发几枚轨道火箭，我们很可能很快就会看到其中一些火箭发射。波音公司与美国国家航空航天局合作，目前正在开发星际客机，这是一种旨在将机组人员和货物运送到国际空间站的太空舱。星际客机旨在通过 Atlas 5 火箭发射，并且已经进行了首次轨道试飞。不幸的是，由于导航系统出现故障，导致燃烧时间延长并消耗了过多燃料，导致它在第一次测试中无法与国际空间站对接。波音公司目前正在对此问题做出调整，并希望很快再次发射星际客机。
航空航天工程学科和标准
推断推进系统参数的变化如何影响性能。解释模型火箭发动机推力的测量值。设计稳定的模型火箭。收集与模型火箭发射相关的性能数据，例如最大飞行高度。使用火箭发动机测试数据和间接高度测量计算最大高度。根据每个组件的特性选择航天器组件。根据每个组件的特性选择航天器着陆系统。
“ sanjeevini”基于机器学习的阿育吠陀药物系统
5 Vikram Sarabhai航天中心，印度Thiruvananthapuram，印度摘要：这项工作调查了增强学习的开发和优化，以预测发射车模拟中最坏情况的情况。模拟考虑了可能影响发射的各种环境因素，包括风条件，温度，大气压和其他参数。在这里，我们正在尝试确定火箭发射期间可能发生的潜在故障模式和异常。增强学习模型是使用目标函数培训的，该目标功能旨在准确预测火箭发射期间最坏情况。它还对导致最坏情况的因素提供了宝贵的见解，从而为降低风险和系统改进提供了有针对性的策略。这种方法旨在量化单个参数或其组合对预测最坏情况结果的影响。本文证明了加强学习的潜力，可以准确预测最坏情况，从而启动车辆模拟来验证算法的鲁棒性。开发的模型可以通过预测和减轻最坏情况的情况来为决策提供信息，并提高空间任务的总体弹性和效率。关键字 - 最坏的情况，强化学习，启动车辆模拟，环境因素，异常，故障模式，降低风险，空间任务
SHAR工业参观.pdf
这些计算机通过以太网和光纤连接。有一个单独的环形安全服务器，由一名高级科学家控制。如果火箭的路径出现异常，这个人可以引爆火箭，这样火箭就会在海上爆炸，不会影响附近的人类。与火箭发射有关的信息有 45 个级别。运载火箭指挥员在 (t16) 分钟时授权发射。自动序列程序检查火箭的健康状况（就各种参数而言），并确保参数的任何偏差都在特定范围内。
公共咨询 - 太空发射 Delta 45
太空发射 Delta 45 是世界首屈一指的太空门户。太空发射 Delta 45 以佛罗里达州帕特里克太空军基地为基地，负责东部发射区的操作，为卡纳维拉尔角太空军基地和 NASA 肯尼迪航天中心的所有火箭发射提供安全和任务保障。如需了解更多信息，请访问：太空发射 Delta 45 网站；SLD 45 的 Facebook 账号；SLD 45 的 Twitter 账号