Jul 19, 2023
2011 CIF 수상자 세부정보
For the full list of winners, please visit: https://www.nasa.gov/ames-cct/cif/cif-archive Radiative heating during reentry becomes very significant as vehicles get larger and enter at high speeds. The
전체 수상자 목록을 보려면 다음 사이트를 방문하세요.https://www.nasa.gov/ames-cct/cif/cif-archive
차량이 대형화되고 고속으로 진입함에 따라 재진입 시 복사열이 매우 중요해집니다. 방사선의 특성은 차량 특성, 속도 및 대기에 따라 달라집니다. 복사열은 대기에 따라 재진입 초기에 특정 파장에서 발생합니다. 이러한 열 흐름을 처리할 수 있는 열 보호 시스템은 매우 무거울 수 있습니다. 대안은 방사선을 반사할 수 있는 열 차폐물을 만드는 것입니다. 방사선 반사에 대한 한 가지 접근 방식은 광자 효과를 이용하는 것입니다. 광자 효과는 방사선과 동일한 크기의 정렬된 구조에 의존하며, 이러한 구조를 제작하는 것이 가능하더라도 현재는 시간과 비용이 많이 듭니다.
대안적인 접근 방식은 자연에서 발견되는 정렬된 구조를 사용하여 방사선을 반사하는 데 사용할 수 있는 재료를 만드는 것입니다. 이 프로젝트에서는 방사선 반사 재료를 형성하는 방법을 탐구하고 있습니다.
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기존의 이미징 우주선은 특정 궤도에 고정되어 있어 방향을 바꾸는 데 비용이 많이 들거나 발사 전 개발 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. 대조적으로, CubeSat 표준을 준수하는 소형 우주선은 훨씬 더 빠르게 제작될 수 있으며 다양한 발사체의 보조 페이로드로 궤도에 도달할 수 있습니다.
대학 및 과학계 내에서 광범위하게 사용됨에도 불구하고 고품질, 저비용, 신속한 배포 이미징 응용 프로그램을 제공하는 고유한 잠재적 나노위성은 아직 성공적으로 실현되지 않았습니다.
나노위성 커뮤니티 내에서는 추진, ADCS, 발사 시스템, 정밀한 우주선 위치 및 방향 기능과 함께 저비용, 신속한 배치를 가능하게 하는 통신을 포함하는 풍부한 핵심 기술이 개발되었습니다. 배치형 망원경과 통합된 이러한 혁신은 표준 이미징 시스템 비용의 일부만으로 전례 없는 임무 유연성과 성능을 갖춘 소형 이미징 시스템을 제공합니다.
6U 나노위성에 15~20cm 망원경을 통합할 수 있는 능력은 지금까지 더 큰 플랫폼이 필요했던 우주 과학, 운영 및 탐사 응용 분야에 대한 나노위성의 적용 가능성을 입증하고 저비용 통합 광학 기술을 보여줍니다. 이 프로젝트의 목표는 충실도가 높은 탁상 배치형 망원경 구조를 구축하는 것입니다. 이 프로젝트의 제품에는 다음이 포함됩니다: 배포를 확인하고 개선하기 위한 저충실도 광학 구성 요소; 차양 및 배플 재료의 선택 및 통합; 시준 요구 사항을 결정하기 위해 배포된 망원경 트러스 튜브 강성과 반복성을 검증합니다. 기본 및 보조 거울의 예비 설계, 광학 및 당혹스러운 허용 오차 요구 사항 식별.
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가장 까다로운 대기 재진입 임무에는 절제 재료가 필요합니다. 이러한 재료는 종종 페놀 폴리머 매트릭스에 내장된 탄소 섬유입니다. 고온에서 페놀릭은 열분해를 거쳐 폴리머가 숯이라고 불리는 순수한 탄소 고체로 변환됩니다. 현재 열 보호 시스템(TPS) 재료의 개선을 안내하거나 작동 조건에서 TPS 성능을 예측하기 위한 열분해에 대한 강력한 계산 방법론은 없습니다.
화성 유인 임무를 포함한 많은 NASA 임무는 현재의 융제 재료로는 불가능합니다. 이 프로젝트에서는 새로운 물질의 개발을 안내/가속화하고 작동 조건에서 물질의 거동을 이해하기 위해 페놀의 열분해를 모델링하는 다양한 계산 방법을 조사할 것입니다.
전산 모델링을 통해 NASA 진입 차량에 중요한 차세대 고성능 제거 장치를 신속하고 효율적으로 개발할 수 있습니다. 예를 들어, 페놀성 중합체의 열분해는 절제적 TPS의 기본인 화학적 반응 과정이지만, 열분해의 기본 화학은 잘 이해되지 않습니다. 향상된 이해는 (1) 새롭고 새로운 절제 재료의 설계를 촉진하고 (2) TSP 설계에 사용되는 재료 반응 모델을 개선할 것입니다.