High Dynamic Range Retarding Potential Analyzer Operation Verification

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

Probe diagnostics of ion energy distribution and ion current density in the plasma plume of electricpropulsion is considered. A detailed numerical and experimental comparison is presented of a new, highdynamic range retarding potential analyzer (HDR RPA) and a conventional gridded RPA probe applied to aplume of a hall effect thruster (HET) operating in different modes. Simulations show the disadvantages of thegridded retarding potential analyzer design and the advantages of the HDR RPA. By means of numericalmodeling, the peculiarities of using the HDR RPA are also investigated in detail and preliminary conclusionsregarding the probe accuracy are drawn. The final part of the paper shows the results of joint tests of the twoprobes at those plasma parameters where the gridded probe works most accurately, with a confirmed maximumerror of 5%.

Авторлар туралы

D. Maystrenko

Keldysh Research Center; Moscow Institute of Physics and Technology

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: maystrenko.da@phystech.edu
Ресей, Moscow, 125438; Moscow, 141701

A. Shagayda

Keldysh Research Center

Email: maystrenko.da@phystech.edu
Ресей, Moscow, 125438

D. Tomilin

Keldysh Research Center

Email: maystrenko.da@phystech.edu
Ресей, Moscow, 125438

D. Kravchenko

Keldysh Research Center

Email: maystrenko.da@phystech.edu
Ресей, Moscow, 125438

M. Selivanov

Keldysh Research Center

Email: maystrenko.da@phystech.edu
Ресей, Moscow, 125438

Әдебиет тізімі

  1. Lev D., Myers R.M., Lemmer K.M., Kolbeck J., Koizumi H., Polzin K. // Acta Astronaut. 2019. V. 159. P. 213.
  2. Levchenko I., Xu S., Mazouffre S., Lev D., Pedrini D., Goebel D., Garrigues L., Taccogna F., Bazaka K. // Phys. Plasmas. 2020. V. 27. P. 020601.
  3. Gong S., Li J. // Sci. China Phys., Mechanics Astron. 2014. V. 57. P. 521531.
  4. Dale E., Jorns B., Gallimore A. // Aerospace. 2020. V. 7. P. 120.
  5. Gorshkov O.A., Shagayda A.A. // Tech. Phys. Lett. 2008. V. 34. P. 153.
  6. Trottenberg T., Bansemer F., Böttcher S., Feili D., Henkel H., Hesse M., Kersten H., Krüger T., Laube J., Lazurenko A., Sailer D., Schuster B., Seimetz L., Spethmann A., Weis S., Wimmer-Schweingruber R.F. // EPJ Techniques and Instrumentation. 2021. V. 8. P. 16.
  7. Hutchinson H. Principles of Plasma Diagnostics. Cambridge: Cambridge Univ. Press, 1987.
  8. Ya-li M., Fu-jun T., Yu-xiong X., Yi-feng C., Xin G., Yi W., Kai T., Ze-dong Y. // Int. J. Mech., Aerosp., Ind., Mechatron. Manuf. Eng. 2012. V. 6. P. 11.
  9. Heubel E.V. Enhancing Retarding Potential Analyzer Energy Measurements with Micro-Aligned Electrodes. Massachusetts Institute of Technology, 2021.
  10. Zhang Z., Tang H., Zhang Z., Wang J., Cao Sh. // Rev. Sci. Instrum. 2016. V. 87. P. 123510.
  11. Lemmer K.M., Gallimore A.D., Smith T.B., Austin D.R. // IEPC-2007-161, 30th Internat. Electric Propulsion Confer., 2007.
  12. Harmann H., Koch N., Kornfeld G. // IEPC-2007-119, Internat. Electric Propulsion Confer., 2007
  13. Hey F.G., Vaupel M., Groll C., Braxmaier C., Tajmar M., Sell A., Eckert K., Weise D., Saks N., Johann U. // IEPC-2017-271, 35th Internat. Electric Propulsion Confer., Atlanta, GA, 2017.
  14. Maystrenko D., Shagayda A., Kravchenko D., Lovtsov A. // Rev. Sci. Instrum. 2022. V. 93. P. 073504.
  15. Goebel D.M., Katz I. Fundamentals of Electric Propulsion: Ion and Hall Thrusters. Jet Propulsion Laboratory California Institute of Technology, 2008.
  16. Shagayda A., Nikitin V., Tomilin D. // Vacuum. 2016. V. 123. P. 140.
  17. Goebel D. M., Becatti G. // Rev. Sci. Instrum. 2021. V. 92. P. 013511.
  18. Tomilin D., Lovtsov A. // Electric Propulsion Confer., University of Vienna, Vienna, Austria September 15–20, 2019. IEPC-2019-342.
  19. Walker M.L.R., Hofer R.R., Gallimore A.D. // J. Propulsion Power. 2016. V. 22. P. 205.
  20. Azziz Y., Martinez-Sanchez M. Experimental and Theoretical Characterization of a Hall Thruster Plume. Massachusetts Institute of Technology, 2007.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу

© Russian Academy of Sciences, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».