論文の概要: Hall effect thruster design via deep neural network for additive manufacturing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08227v1
• Date: Tue, 14 Mar 2023 20:46:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-16 18:36:29.598267
• Title: Hall effect thruster design via deep neural network for additive manufacturing
• Title（参考訳）: 深層ニューラルネットワークによる添加物製造用ホール効果スラスタの設計
• Authors: Konstantin Korolev
• Abstract要約: ホールエフェクトスラスタの衝撃性能において, 放電流路の正径化が著しく大きいことが理解された。 ほとんどのスラスタは、いわゆるスケーリング法則を使って設計されている。 この研究は、文学における通常のスケーリング設計アプローチよりも少ない頻度で概説される、かなり斬新なアプローチに焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Hall effect thrusters are one of the most versatile and popular electric propulsion systems for space use. Industry trends towards interplanetary missions arise advances in design development of such propulsion systems. It is understood that correct sizing of discharge channel in Hall effect thruster impact performance greatly. Since the complete physics model of such propulsion system is not yet optimized for fast computations and design iterations, most thrusters are being designed using so-called scaling laws. But this work focuses on rather novel approach, which is outlined less frequently than ordinary scaling design approach in literature. Using deep machine learning it is possible to create predictive performance model, which can be used to effortlessly get design of required hall thruster with required characteristics using way less computational power than design from scratch and way more flexible than usual scaling approach.
• Abstract（参考訳）: ホールエフェクト・スラスタは宇宙用の最も汎用的で一般的な電気推進システムの一つである。 惑星間ミッションへの産業動向は、このような推進システムの設計開発において進展する。 ホール効果スラスタの衝突性能は,放電流路の正確なサイズが大きいことが判明した。 このような推進システムの完全な物理モデルはまだ高速計算や設計イテレーションに最適化されていないため、ほとんどのスラスタはいわゆるスケーリング則を用いて設計されている。 しかし、この研究は、文学における通常のスケーリング設計アプローチよりも少ない頻度で概説される、かなり新しいアプローチに焦点を当てている。 ディープラーニングを使用することで、必要な特性を備えた必要なホールスラスタの設計を、スクラッチから設計するよりも計算能力が少なく、従来のスケーリングアプローチよりも柔軟に行うことができる。

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