@MastersThesis{Hein:2023:ReNeAr,
               author = "Hein, Lucas Lemos",
                title = "Redes neurais artificiais para apoio {\`a} simula{\c{c}}{\~a}o 
                         t{\'e}rmica de CubeSats durante o projeto conceitual",
               school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                 year = "2023",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                month = "2023-04-03",
             keywords = "modelo t{\'e}rmico, CubeSat, redes neurais artificiais, 
                         simula{\c{c}}{\~a}o t{\'e}rmica, intelig{\^e}ncia artificial, 
                         thermal model, CubeSat, artificial neural networks, thermal 
                         simulation, artificial intelligence.",
             abstract = "Os modelos t{\'e}rmicos s{\~a}o fundamentais na fase de projeto 
                         conceitual de sat{\'e}lites. A constru{\c{c}}{\~a}o desses 
                         modelos requer per{\'{\i}}cia e muitas vezes a 
                         utiliza{\c{c}}{\~a}o de ferramentas de software comercial que 
                         podem n{\~a}o estar prontamente dispon{\'{\i}}veis para muitos 
                         desenvolvedores de CubeSat, especialmente universidades. O fator 
                         de forma CubeSat permite a reutiliza{\c{c}}{\~a}o de modelos 
                         t{\'e}rmicos mais facilmente. Modelos particulares podem ser 
                         derivados de um modelo mais gen{\'e}rico, ajustando os 
                         par{\^a}metros de projeto {\`a} solu{\c{c}}{\~a}o 
                         espec{\'{\i}}fica a ser considerada. J{\'a} foi demonstrado que 
                         Redes Neurais Artificiais (RNAs) podem ser utilizadas como 
                         substitutos dos modelos t{\'e}rmicos, na simula{\c{c}}{\~a}o de 
                         temperaturas de sat{\'e}lite em {\'o}rbita. Neste trabalho 
                         {\'e} mostrado que {\'e} poss{\'{\i}}vel construir uma RNA 
                         para prever com alta precis{\~a}o o comportamento t{\'e}rmico de 
                         um modelo t{\'e}rmico gen{\'e}rico de um CubeSat 1U. 
                         Par{\^a}metros de projeto t{\'e}rmico, dispon{\'{\i}}veis na 
                         fase conceitual de miss{\~a}o, s{\~a}o utilizados como entradas 
                         da RNA. Para o modelo t{\'e}rmico considerado, a RNA treinada 
                         pode simular as temperaturas do CubeSat em diferentes miss{\~o}es 
                         e cen{\'a}rios operacionais. Uma biblioteca de tais substitutos 
                         permite aos desenvolvedores que n{\~a}o t{\^e}m acesso {\`a}s 
                         ferramentas de software de modelagem e simula{\c{c}}{\~a}o 
                         t{\'e}rmica, uma forma de estimar, mesmo que aproximadamente, o 
                         comportamento t{\'e}rmico em {\'o}rbita do seu CubeSat. 
                         ABSTRACT: Thermal models are fundamental in the satellite 
                         conceptual design phase. The construction of those models requires 
                         expertise and often the use of commercial software tools which may 
                         not be readily available for many CubeSat developers, especially 
                         universities. The CubeSat form factor allows the reuse of thermal 
                         models more easily. Particular models may be derived from a more 
                         generic one, by adjusting the design parameters to the specific 
                         solution being considered. It has already been shown that 
                         Artificial Neural Networks (ANN) can be used as surrogates for 
                         thermal models, in the simulation of on orbit satellite 
                         temperatures. In this work is shown that it is possible to build 
                         an ANN to predicting with high accuracy the thermal behavior of a 
                         generic 1U CubeSat thermal model. Standard thermal load figures, 
                         available in the conceptual development phase are used as inputs 
                         of the ANN. For the thermal model considered, the trained ANN can 
                         simulate the CubeSats temperatures in different missions and 
                         operational scenarios. A library of such surrogates would allow 
                         developers that have not access to thermal model software tools, 
                         with a way to estimate, even if approximately, the on-orbit 
                         thermal behavior of their CubeSat.",
            committee = "Ferreira, Maur{\'{\i}}cio Gon{\c{c}}alves Vieira (presidente) 
                         and Francisco, Maria de F{\'a}tima Mattiello (orientadora) and 
                         Sousa, Fabiano Luis de (orientador) and Vladimirovich, Valeri 
                         Vlassov and Lorena, Ana Carolina",
         englishtitle = "Artificial neural networks to support CubeSats thermal simulation 
                         during conceptual design",
             language = "pt",
                pages = "66",
                  ibi = "8JMKD3MGP3W34T/48UMNSB",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34T/48UMNSB",
           targetfile = "publicacao.pdf",
        urlaccessdate = "11 maio 2024"
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