Технология, разработанная исследовательской группой по технологии, основанной на искусственном интеллекте, для прогнозирования источника Ионов зала может предсказать производительность тяги в соответствии с переменными дизайна с высокой точностью и сделать ее очень полезным в разработке высокоэффективных драйверов зала. Кредит: адаптировано расширенными интеллектуальными системами (2024). Doi: 10.1002/aisy.202400555
Зал зал — это высокоэффективное приводное устройство, которое использует плазму, используемую для различных сложных космических миссий, таких как спутниковые спутники SpaceX, Starlink и астероидный зонд НАСА, психики и одной из основных космических технологий.
Исследователи KAIST проверят производительность зала Truster для CubeSat, которые были разработаны с помощью методов искусственного интеллекта, приглашая их на кубик K-героя во время четвертого начала Нури, которые запланированы на ноябрь этого года.
Профессор Вонхо Чо из Департамента ядерной и количественной технологии разработал технику искусственного интеллекта, с помощью которого договоры о том, что договоры о зале -эфектом (то есть зале), которые являются двигателями для спутников или пространств, могут предсказать с высокой точностью. Исследование опубликовано в журнале Advanced Intelligent Systems.
Двигатели зала обладают высокой топливной эффективностью, так что вы можете значительно ускорить спутники или космический корабль с меньшим количеством тел (топлива) и может генерировать большую тягу по сравнению с используемым электричеством. Основываясь на этих преимуществах, он часто используется для разных миссий, например, Исследование.
Недавно, поскольку космическая индустрия была расширена газетами, космические миссии становятся все более и более разнообразными, а спрос на общежития зала соответственно возрастает. Чтобы быстро разработать высокоэффективные двигатели залов, которые оптимизированы для каждой отдельной миссии, метод, который предсказывал мощность двигателя со стадии проектирования, имеет важное значение.
Однако существующие методы имеют ограничения, такие как
Докторская студентка Юнго Ким, профессор Вонхо Чо и кандидат докторанта Чжехонг Парк Департамента ядерных и квантовых технологий. Кредит: Корея передового института науки и техники (KAIST)
Исследовательская группа разработала очень точную технику для эффективности производительности, которая основана на искусственном интеллекте, который резко сокращает время и затраты, необходимые для повторения проектирования, производства и тестирования дорожного зала.
Команда профессора Чоз, которая в 2003 году запустила первое исследование для внутренних исследований в области электропространства в 2003 году и провела связанные исследования и разработки, внедрила искусственную структуру нейрональной сети, которая основана на 18 000 зал, зависимых от зала, которые с самостоятельной -Разработанный электрический -инфуторный инструмент для анализа и инструмент и инструмент использовался для прогнозирования мощности обуви.
Инструмент компьютерного анализа, который был разработан для обеспечения высококачественных моделей обучающих данных физики плазмы и Push Power. Точность инструмента компьютерного анализа была проверена со средней ошибкой менее 10%по сравнению с примерно 100 экспериментальными данными, которые были впервые разработаны исследовательской группой в Корее.
Модель искусственной нейрональной сети представляет собой цифровую двойную модель, которая может предсказать производительность двигателя в течение нескольких секунд за короткое время, в зависимости от переменных дизайна знака разделения зала.
Откройте для себя более 100 000 подписчиков, которые полагаются на Phys.org, чтобы поддерживать ежедневные знания на Phys.org. Зарегистрируйтесь на нашу бесплатную рассылку и получите обновления, чтобы прорываться, инновации и исследования, которые являются важными или еженедельными.
В частности, он может проанализировать изменения в показателях производительности, таких как тяга и поток потока в соответствии с такими переменными конструкции, как скорость потока топлива и магнитное поле, которые было трудно проанализировать с помощью ранее известных законов о масштабировании.
Эксплуатация двигателя Холла с площадью 150 Вт класса для небольших спутников, которая разработана исследовательской группой профессора Вонхо Чо фон Кайста в сотрудничестве с Cosmobee, специальной компанией, основанной лабораторией. Этот двигатель зала должен быть установлен на CubeSat, K-Hero, который будет запущен в космосе в 4-м квартале с 2025 по 4-й старт от Nuriho, чтобы проверить орбиту. Кредит: Корея передового института науки и техники (KAIST)
Исследовательская группа показала, что модель искусственного интеллекта нейронной сети разработала на этот раз средней ошибкой менее 5% для двигателей зала 700 Вт и 1 кВт в своем собственном доме и средняя ошибка менее 9% для 5-кВт-класс высокий и высокий дистанции показано. Полезное движение зала, разработанное исследовательской лабораторией ВВС США. Это исследование показало, что разработанная технология прогнозирования ИИ на двигателях залов различных переменных производительности может быть широко распространена.
Профессор Чо сказал: «Технология прогноза производительности на основе искусственного интеллекта, разработанная исследовательской группой Низкий .— Power Hall Mruster.
На фото слева показана Hallmasstriant, которая вставлена в вакуумную камеру электрического привода в каисте, а диаграммы справа показывают результаты тяги и тока разряда в соответствии со скоростью потока анода. На графике красная линия представляет результаты, предсказанные моделью ИИ, а синие точки представляют экспериментальные результаты. Кредит: адаптировано расширенными интеллектуальными системами (2024). Doi: 10.1002/aisy.202400555
Кроме того, профессор Чо объяснил: «Торзлер зала для спутника Cube, который был разработан с использованием методов ИИ в сотрудничестве с Cosmo Bee Co., Ltd., создан на 3U (лабораторное начало исследовательской группы, лабораторная — Стартап исследовательской группы.
Результаты этого исследования в докторской степени. Студенческий парк Jaehong Департамента ядерного и Quantentechnik (междисциплинарный специалист по изучению космоса) принял участие в качестве первого автора и был признан за их инновации, выбрав в качестве обложки журнала.
Информация от: Корейским передовым институтом науки и техники (KAIST)
