知識ベースの手法を用いた，将来有望な人工衛星の不具合診断を紹介する．人工衛星の診断には２つの手法がある．センサベースの方法と知識ベースの方法である．前者はセンサ信号の検出から始まり，不具合を推定する．これに対して後者は不具合発生の背景から始まり，観測された衛星の状態と予想される状態を比較し，不具合を推定する．本研究では過去の衛星不具合データベースを利用した新しい知識ベースの手法を提案する．まず，54の衛星に関する95の不具合事例を集めた．次に，不具合を現象，原因，背景などによって分類した．そしてそれぞれの分類を分析し，特徴を発見した．その後，QuinlanのC5.0 というモデル作成アルゴリズムを用い，決定木を作成した．最後に，不具合予測の確率的な推論を実行するのに役立つベイジアンネットワークを構成した．

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エンジンサイクル解析を用いて，パルスレーザーラムジェット機のSSTO打ち上げの検討が行われた． 高々度では，多くのレーザーエネルギーが化学反応凍結流によって失われるが，重量100kg,断面積 1m²程度の機体にたいして，100MW程度のレーザーパワーでレーザーラムジェット機をSSTO打ち上げ 可能であることがわかった． また，エンジンサイクル解析により得られた運動量結合係数Cmを， CFDを用いて得られたCmと比較することでその妥当性を検討した． 結果として，エンジンサイクル解析はCmを過小評価していることがわかった． この理由は，実際の加熱過程における強い非定常なエネルギー入力と機体のafterbody上での 空間的にローカライズされた圧力上昇のためであると考えられる．

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