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Utiliser les mathématiques pour rendre le vaisseau spatial de la NASA plus léger et plus tolérant aux dommages

Utiliser les mathématiques pour rendre le vaisseau spatial de la NASA plus léger et plus tolérant aux dommages

Saviez-vous que les mathématiques pourraient aider la NASA à voyager plus vite et plus loin? Le mathématicien du Worcester Polytechnic Institute (WPI), Randy Paffenroth, combine l'apprentissage automatique avec les mathématiques du XIXe siècle pour rendre les vaisseaux spatiaux de la NASA plus légers et plus tolérants aux dommages.

Son objectif est de détecter les imperfections des nanomatériaux de carbone utilisés pour fabriquer des réservoirs de carburant pour fusées composites et d'autres structures d'engins spatiaux en utilisant un algorithme qu'il a développé. L'algorithme permet des scans à plus haute résolution qui fournissent des images plus précises de l'uniformité du matériau et des défauts potentiels.

Paffenroth recherche les imperfections des fils Miralon®. Ces fils sont enroulés autour de structures comme des réservoirs de carburant pour fusées, ce qui leur donne la force de résister à des pressions élevées.

Ils sont fabriqués par Nanocomp. L'entreprise utilise un système de numérisation modifié qui scanne le nanomatériau pour l'uniformité de la masse et les imperfections.

Maintenant, Paffenroth et son équipe utilisent l'apprentissage automatique pour former des algorithmes afin d'augmenter la résolution de ces images. Ils ont développé un algorithme qui a multiplié par neuf la résolution.

La transformée de Fourier

Ce nouvel algorithme est basé sur la transformée de Fourier, un outil mathématique conçu au début des années 1800 qui peut être utilisé pour décomposer une image en ses composants individuels. «Nous prenons ce réseau de neurones sophistiqué et de pointe et ajoutons des mathématiques vieilles de 250 ans et cela aide le réseau de neurones à mieux fonctionner», a déclaré Paffenroth.

«La transformée de Fourier rend la création d'une image haute résolution un problème beaucoup plus facile en décomposant les données qui composent l'image. Pensez à la transformée de Fourier comme un ensemble de lunettes pour le réseau neuronal. Elle rend les choses floues claires pour l'algorithme. Nous prenons la vision par ordinateur et mettons virtuellement des lunettes dessus.

«C'est passionnant d'utiliser cette combinaison d'apprentissage automatique moderne et de mathématiques classiques pour ce type de travail», a-t-il ajouté.

Miralon® a déjà été utilisé avec succès dans l'espace. Il a été enroulé autour de supports structurels dans la sonde Juno de la NASA en orbite autour de la planète Jupiter et a été utilisé pour fabriquer et tester des prototypes de nouveaux récipients sous pression en composite de carbone.

Maintenant, Nanocomp essaie de fabriquer des fils Miralon® trois fois plus résistants pour un contrat avec la NASA. Paffenroth et son équipe contribuent à cet objectif.

«Randy nous aide à atteindre cet objectif de tripler notre force en améliorant les outils de notre boîte à outils afin que nous puissions fabriquer des matériaux de nouvelle génération plus solides et meilleurs à utiliser dans les applications spatiales», a déclaré Bob Casoni, responsable qualité chez Nanocomp.

«Si la NASA a besoin de construire un nouveau système de fusées suffisamment solide pour atteindre Mars et revenir, elle a un grand nombre de défis à relever. De meilleurs matériaux sont nécessaires pour permettre à la NASA de concevoir des fusées qui peuvent aller plus loin, plus vite et survivre plus longtemps.

Casoni a ajouté qu'avec le nouvel algorithme de WPI, Nanocomp peut voir des modèles dans ses matériaux qu'ils ne pouvaient pas détecter auparavant.

"Nous pouvons non seulement saisir des fonctionnalités, mais nous avons également une meilleure idée de l'ampleur de ces fonctionnalités", a-t-il déclaré.

«Avant, c'était comme voir une image satellite floue. Vous pourriez penser que vous voyez les collines de Pennsylvanie, mais avec une meilleure résolution, vous voyez que c'est vraiment le mont Washington ou les Rocheuses du Colorado. C'est assez incroyable.


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