MAYA Heat Transfer Technologies Ltd

$250,015.00 CAD

≈ le salaire annuel moyen de 3 Canadiens
Ministère
Agence spatiale canadienne
Programme
Programme global de subventions et contributions à l'appui de la recherche, de la sensibilisation et de l'éducation en sciences et technologies spatiales
Pays bénéficiaire
Canada
Exercice financier
2020-2021
Période de l'entente
30 juin 2020 – 31 mars 2022
Référence
csa-asc:003-2020-2021-Q1-04490

Objet publié

(20STDPK30) Durant la mise au point d'un engin spatial, un modèle thermique informatique est développé pour prédire les températures en orbite et s'assurer que les composants de l'engin spatial fonctionneront dans une plage de températures acceptable pendant toutes les phases de la mission. Ce modèle est utilisé durant la conception et après le lancement pour garantir la sécurité de l'engin spatial dans différents scénarios opérationnels possibles. Le logiciel Space Systems Thermal de Maya HTT (qui utilise le solveur Maya HIT TMG) est utilisé dans le monde entier par des agences spatiales, entrepreneurs principaux et sous-traitants pour développer des modèles thermiques à haute fidélité d'engins spatiaux et de leurs sous-systèmes. Même si ces modèles peuvent être très détaillés, l'incertitude dans les paramètres de saisie comme les résistances thermiques de contact, les propriétés optiques (en particulier après une dégradation du matériau) et l'émissivité effective de l'isolant multicouche entraînent des écarts entre les prédictions du modèle et les données mesurées ou données de télémesure. Pour avoir des prédictions précises d'un modèle, il est très utile de trouver un ensemble optimal de paramètres de saisie qui permet au modèle de faire des prédictions qui sont corrélées de façon adéquate avec les mesures. Même si des avancées et démonstrations récentes ont été faites dans des techniques de corrélation de modèle, le temps de calcul nécessaire pour modifier plusieurs paramètres afin de trouver un ensemble optimal empêche tout de même une corrélation rapide et efficace du modèle. L'étape la plus chronophage de ce calcul est le calcul des sensibilités de la fonction de corrélation par rapport à différentes combinaisons de paramètres de saisie. Dans ce projet, nous exploitons une méthode mathématique appelée analyse de sensibilité basée sur la méthode adjointe pour calculer rapidement les sensibilités par rapport à plusieurs paramètres de conception, et utilisons ces sensibilités pour corréler rapidement un modèle thermique avec des mesures de température.

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