論文の概要: Uncertainty quantification of a multi-component Hall thruster model at varying facility pressures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.08113v1
- Date: Thu, 10 Jul 2025 18:53:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-14 18:03:54.151083
- Title: Uncertainty quantification of a multi-component Hall thruster model at varying facility pressures
- Title（参考訳）: 各種施設圧力下における多成分ホールスラスタモデルの不確かさ定量化
- Authors: Thomas A. Marks, Joshua D. Eckels, Gabriel E. Mora, Alex A. Gorodetsky,
- Abstract要約: このモデルは、複数の真空試験施設で背景圧力の異なる2つのスラスタをシミュレートするために使用される。
このモデルは、トレーニングデータに含まれていない流量と圧力に基づいて評価した場合、10%以内の予測精度を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9199659319908021
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Bayesian inference is applied to calibrate and quantify prediction uncertainty in a coupled multi-component Hall thruster model at varying facility background pressures. The model, consisting of a cathode model, discharge model, and plume model, is used to simulate two thrusters across a range of background pressures in multiple vacuum test facilities. The model outputs include thruster performance metrics, one-dimensional plasma properties, and the angular distribution of the current density in the plume. The simulated thrusters include a magnetically shielded thruster, the H9, and an unshielded thruster, the SPT-100. After calibration, the model captures several key performance trends with background pressure, including changes in thrust and upstream shifts in the ion acceleration region. Furthermore, the model exhibits predictive accuracy to within 10\% when evaluated on flow rates and pressures not included in the training data, and the model can predict some performance characteristics across test facilities to within the same range. Evaluated on the same data as prior work [Eckels et al. 2024], the model reduced predictive errors in thrust and discharge current by greater than 50%. An extrapolation to on-orbit performance is performed with an error of 9\%, capturing trends in discharge current but not thrust. Possible extensions and improvements are discussed in the context of using data for predictive Hall thruster modeling across vacuum facilities.
- Abstract（参考訳）: 複数成分ホールスラスタモデルにおいて, 種々の背景圧力下での予測不確かさのキャリブレーションと定量化にベイズ推定を適用した。
このモデルは陰極モデル、放電モデル、配管モデルで構成され、複数の真空試験施設において背景圧力の異なる2つのスラスタをシミュレートするために使用される。
モデル出力には、スラスタ性能測定値、一次元プラズマ特性、配管内の電流密度の角分布が含まれる。
模擬推力器には、磁気シールド付推力器、H9、非シールド付推力器、SPT-100が含まれる。
キャリブレーション後のモデルは、イオン加速領域における推力および上流シフトの変化を含む、背景圧力を伴ういくつかの重要なパフォーマンストレンドをキャプチャする。
さらに、トレーニングデータに含まれない流量と圧力に基づいて評価した場合、モデルが10倍以内の予測精度を示し、実験施設から同じ範囲の範囲における性能特性を予測できる。
Eckels et al 2024] と同じデータに基づいて, 推力および放電電流の予測誤差を50%以上低減した。
軌道上の性能に対する外挿は、9倍の誤差で行われ、放電電流の傾向をとらえるが、推力は取らない。
真空施設を横断する予測ホールスラスタモデリングにデータを使用する場合, 拡張性や改善性について論じる。
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