Project of 1DoF attitude control system of 1U cubesat based on reaction wheel

PLATHONs main mission is to simulate a Networks System of CubeSats that collects information and communicate with other different orbital group satellites using IoT sensors to retrieve the information towards a ground station minimizing delay and maximizing global coverage. The project's overview encompasses an analytical estimation of the worst-case disturbance torques calculations for the mission. Moreover, a detailed control algorithm is developed for fine pointing and coarse pointing modes in the orbit as well as a 3D real-time monitoring interface. Finally, the design of the Reaction Wheel is also made following the technical requirements set by the project specifications. To perform the simulation, the CubeSat is introduced in an Air bearing in the center of a magnetic simulator, which will generate a magnetic field similar to the conditions that the satellite will be subjected in a Low Earth Orbit.El siguiente proyecto se realiza dentro de PLATHON (Plataforma de comunicaciones ópticas en nanosatélites) del proyecto DISEN y del Grupo de Investigación TIEG liderado por el Dr. David González y el Dr. Javier Gago en la ESEIAAT (Escola Superior d’Enginyeries Industrial, Audiovisual i Aeronàutica de Terrassa) de la Escuela Politécnica de Cataluña - BarcelonaTech. La misión principal de PLATHON es simular un Sistema de redes de CubeSats que recoja información y se comunique con otros satélites de diferentes grupos orbitales utilizando sensores IoT para recuperar la información hacia una estación terrestre minimizando el retraso y maximizando la cobertura global. Estudiantes de último curso de grado y máster de varios departamentos son los principales colaboradores del proyecto y la mayoría de los componentes del sistema están diseñados y construidos por los estudiantes. La siguiente tesis comprende una estimación analítica de los cálculos de los pares de perturbación en el peor de los casos para la misión. Además, se desarrolla un algoritmo de control detallado para los modos de apuntamiento fino y grueso en la órbita, así como una interfaz de monitorización 3D en tiempo real. Por último, el diseño de la Rueda de Reacción (RW) también se realiza siguiendo los requisitos técnicos establecidos por las especificaciones del proyecto. La etapa final del proyecto se centra en la realización de pruebas y la simulaciones de los algoritmos de control implementados. Para realizar la simulación, se introduce el CubeSat en un cojinete de aire en el centro de un simulador magnético, que generará un campo magnético similar a las condiciones a las que estará sometido el satélite en una órbita baja terrestre (LEO). El ordenador de a bordo (OBC) del nanosatélite se comunica vía Bluetooth con el ordenador de tierra a la espera de órdenes (en este caso, el ordenador central del laboratorio). La estación de tierra tiene acceso total a la actitud del satélite y control total sobre los distintos modos del satélite (es decir, modo de Detumbling, modo de apuntamiento, modo normal, entre otros). Una vez fijado el campo magnético y otras fuentes de perturbación, las ruedas de reacción y los magnetorquers se activarán para controlar la actitud del CubeSat. Análogamente, estos datos de actitud medidos por la Unidad de Medición Inercial (IMU) del Subsistema de Determinación y Control de Actitud (ADCS) se envían de vuelta al ordenador de la estación de tierra y se visualizan además con un modelo 3D generado por ordenador en tiempo real. El CubeSat está pensado para ser alimentado tanto con paneles solares como con una batería LiPo. La realización de una prueba de software-in-theloop y de hardware-in-the-loop ha demostrado que el sistema requiere algunas modificaciones para lograr resultados más precisos

Superfluid Density of a Spin-orbit Coupled Bose Gas

We discuss the superfluid properties of a Bose-Einstein condensed gas with spin-orbit coupling, recently realized in experiments. We find a finite normal fluid density $\rho_n$ at zero temperature which turns out to be a function of the Raman coupling. In particular, the entire fluid becomes normal at the transition point from the zero momentum to the plane wave phase, even though the condensate fraction remains finite. We emphasize the crucial role played by the gapped branch of the elementary excitations and discuss its contributions to various sum rules. Finally, we prove that an independent definition of superfluid density $\rho_s$, using the phase twist method, satisfies the equality $\rho_n+\rho_s=\rho$, the total density, despite the breaking of Galilean invariance

Holographic Schwinger effect in spinning black hole backgrounds

We perform the potential analysis for the holographic Schwinger effect in spinning Myers-Perry black holes. We compute the potential between the produced pair by evaluating the classical action of a string attaching on a probe D3-brane sitting at an intermediate position in the AdS bulk. It turns out that increasing the angular momentum reduces the potential barrier thus enhancing the Schwinger effect, consistent with previous findings obtained from the local Lorentz transformation. In particular, these effects are more visible for the particle pair lying in the transversal plane compared with that along the longitudinal orientation. In addition, we discuss how the Schwinger effect changes with the shear viscosity to entropy density ratio at strong coupling under the influence of angular momentum.Comment: to be published in Chinese Physics

Part-Object Relational Visual Saliency

Recent years have witnessed a big leap in automatic visual saliency detection attributed to advances in deep learning, especially Convolutional Neural Networks (CNNs). However, inferring the saliency of each image part separately, as was adopted by most CNNs methods, inevitably leads to an incomplete segmentation of the salient object. In this paper, we describe how to use the property of part-object relations endowed by the Capsule Network (CapsNet) to solve the problems that fundamentally hinge on relational inference for visual saliency detection. Concretely, we put in place a two-stream strategy, termed Two-Stream Part-Object RelaTional Network (TSPORTNet), to implement CapsNet, aiming to reduce both the network complexity and the possible redundancy during capsule routing. Additionally, taking into account the correlations of capsule types from the preceding training images, a correlation-aware capsule routing algorithm is developed for more accurate capsule assignments at the training stage, which also speeds up the training dramatically. By exploring part-object relationships, TSPORTNet produces a capsule wholeness map, which in turn aids multi-level features in generating the final saliency map. Experimental results on five widely-used benchmarks show that our framework consistently achieves state-of-the-art performance. The code can be found on https://github.com/liuyi1989/TSPORTNet