⚡ electrical engineering
Comparative Performance Analysis of Xenon, Krypton, and Argon Propellants for Hall Thrusters Using a Reproducible Machine-learning Framework
Cet article présente un cadre d'apprentissage automatique reproductible utilisant un ensemble de données harmonisées pour démontrer que, bien que le xénon demeure le propulseur supérieur pour les propulseurs à effet Hall, le krypton offre un compromis rentable et que l'argon nécessite une optimisation spécifique, avec XGBoost émergeant comme le modèle le plus précis pour prédire la performance de la poussée.