Impactos hiperveloces en estructuras sándwich de satélites: una revisión de hallazgos experimentales y modelos predictivos
Autores: Carriere, Riley; Cherniaev, Aleksandr
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Impactos hiperveloces en estructuras sándwich de satélites: una revisión de hallazgos experimentales y modelos predictivos
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Mecánica
Palabras clave
Paneles sándwich
Satélites no tripulados
Blindaje
Impactos hiperveloces
Estudios experimentales
Modelos predictivos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 27
Citaciones: Sin citaciones
Los paneles sándwich se utilizan ampliamente en el diseño de satélites no tripulados y, además de tener una función estructural, a menudo pueden servir como blindaje, protegiendo el equipo de los satélites de impactos hiperveloces (HVI) de escombros orbitales y micrometeoroides. Este documento proporciona una revisión exhaustiva de estudios experimentales en el campo de HVI en paneles sándwich con núcleos, así como un examen de los modelos predictivos disponibles para la evaluación de los límites balísticos de los paneles. El énfasis de la revisión se coloca en: (i) identificar lagunas en la base de datos experimental existente y las direcciones apropiadas para su futura expansión; y (ii) comprender las limitaciones de los modelos predictivos disponibles y el potencial para su mejora.
Descripción
Los paneles sándwich se utilizan ampliamente en el diseño de satélites no tripulados y, además de tener una función estructural, a menudo pueden servir como blindaje, protegiendo el equipo de los satélites de impactos hiperveloces (HVI) de escombros orbitales y micrometeoroides. Este documento proporciona una revisión exhaustiva de estudios experimentales en el campo de HVI en paneles sándwich con núcleos, así como un examen de los modelos predictivos disponibles para la evaluación de los límites balísticos de los paneles. El énfasis de la revisión se coloca en: (i) identificar lagunas en la base de datos experimental existente y las direcciones apropiadas para su futura expansión; y (ii) comprender las limitaciones de los modelos predictivos disponibles y el potencial para su mejora.