天花板下方的最高气温是隧道安全的重要参数。本研究分析了由自然通风隧道中双火源驱动的最大过量天花板气温的特征。进行了一系列的小型隧道火力实验,并具有不同的火灾分离距离和热量释放速率。还进行了基于同等虚拟起源的理论分析。结果表明,当两个火羽流到天花板之前合并时,仅存在一个峰值气温,而当两个火羽完全分离时,可以观察到两个峰值气温。隧道天花板以下的最高过量气温随着羽流合并区域的火灾分离距离的增加(S 当火力分离距离进一步增加(S> S CP)时,火灾分离距离对天花板下方的最高气温的影响非常有限。 此外,考虑到不同的羽流合并状态,建议使用同等火源的模型预测天花板以下的最大过量气温。 本研究有助于理解由双火驱动的烟气最大气温特性,而自然通风隧道中的热量相等。当火力分离距离进一步增加(S> S CP)时,火灾分离距离对天花板下方的最高气温的影响非常有限。此外,考虑到不同的羽流合并状态,建议使用同等火源的模型预测天花板以下的最大过量气温。本研究有助于理解由双火驱动的烟气最大气温特性,而自然通风隧道中的热量相等。
9 主要输入 9.0 简介 9.1 9.1 2022-27 年和 2027-32 年期间的产能增加计划 9.1 9.2 设备要求 9.2 9.3 主要材料要求 9.8 9.4 运输 9.12 9.5 土地和水资源要求 9.22 9.6 结论和建议 9.25 附件 10 电力部门的排放 10.0 简介 10.1 10.1 火力发电站的排放 10.1 10.2 火力发电站为减少发电厂排放所采取的措施 10.5 10.3 火力发电站的新排放标准 10.6 10.4 新排放标准对电力部门的影响 10.7 10.5 电力部门的碳排放 10.10 10.6 2020 年碳排放预测2026-27 和 2031-32 10.13 10.7 印度政府减少碳排放的举措 10.15 10.8 国家对气候变化的立场 - INDC 10.15 10.9 结论 10.16 11 电力行业的研究与开发 11.0 简介 11.1 11.1 审查电力行业现有的研发设施和计划 11.2 11.2 技术进步 11.4 11.3 研究与开发 11.11 11.4 为改善电力行业研发而提出的举措 11.36 11.5 建议 11.39 12 电力行业的人力资源开发 12.0 简介 12.1 12.1 人力评估 12.1 12.2 培训需求评估12.3 12.3 建议 12.7 13 储能系统 13.0 简介 13.1 13.1 储能概述 13.1 13.2 储能技术 13.3 13.3 电池储能系统建模 13.10
弹药使美国的武器平台能够以远超对手准确回击致命火力能力的射程获得首发杀伤能力,从而实现主导机动。制导、传感器、瞄准和引信系统的技术飞跃,加上新一代隐形能力,使精确打击的有效性和准确性在十年前是不可想象的。如今的弹药不仅可以瞄准城市中的特定建筑物,而且可以自主操作,沿着预先设定的路线飞向建筑物,引信会在特定楼层引爆弹头。同样,当前和正在开发的接口技术可确保多个系统之间的同步,从而为整个部队提供全方位保护。最后,能量学、运动学和小型化技术的进步为更强大但后勤要求更低的火力奠定了基础,以支持 JV2010 的重点后勤愿景。更小的包装可以提高精确度和杀伤力,这意味着战区内物流占用的空间更小,运输要求更少。
IR MWS - 红外导弹预警系统 • 红外光谱中的被动检测 • 在所有高度、地形和飞行条件下,检测范围长、反应时间快、误报率 (FAR) 极低 • 多重和同时威胁检测、跟踪和近距离威胁分离 • 高分辨率和 DF 精度 • 有效对抗威胁导弹和其他敌对火力源 • 红外中心能力 • 自动激活激光 DIRCM
○ 研究目的 为了应对新的威胁和多样化的情况,预计轻型、紧凑但具有火力、防护性和机动性的战车系统将在未来变得有用。在这项研究中,通过将功能流体应用于悬架系统、火炮停车设备等的阻尼装置,我们将实现一种简单、紧凑且具有高可控性的装置,这将导致创建轻量化、紧凑的战车系统。目的是为其实现做出贡献。
空军士兵 Elias Strubler 是第 445 安全部队中队火力组组长,也是第 445 空运联队的季军飞行员。Strubler 协助训练了 96 名联队人员参加射击移动通信课程,增强了部队的总杀伤力。他为在五个不同的空军职业领域建立一支更安全的战斗部队做出了贡献。他在近距离战斗中协助领导一支四人火力组,确保掌握敏捷作战高级技能。Strubler 提供了关键的防御战斗位置火力,在野外训练演习中支援 29 名防御者,并展示了战斗杀伤力,从而满足了 14 项职业野外教育培训计划的要求。Strubler 在当地一家食品银行工作了八个小时,为八个家庭提供了 150 磅食物。他协助节日聚会委员会,帮助团队筹集了 4,500 美元,用于造福现有成员、他们的家人以及退休成员。
我们提出了一种方法,旨在优化穿越敌方高射炮占领的飞行走廊的飞行路径。这适用于穿越完全或部分由此类枪支控制的空域的各种飞机、导弹和无人机。为此,我们使用 Q 学习 - 一种强化(机器)学习 - 它试图通过重复的半随机飞行路径试验找到避开高射炮的最佳策略。Q 学习可以在不直接模拟高射炮的情况下产生穿越敌方火力的最佳飞行路径。仍然需要对手的响应,但这可以来自黑盒模拟、用户输入、真实数据或任何其他来源。在这里,我们使用内部工具来生成高射炮火力。该工具模拟由火控雷达和卡尔曼飞行路径预测滤波器引导的近距离武器系统 (CIWS)。Q 学习还可以补充神经网络 - 所谓的深度 Q 学习 (DQN) - 来处理更复杂的问题。在这项工作中,我们使用经典 Q 学习(无神经网络)展示了亚音速飞行走廊通过一个高射炮位置的结果。
FREMM-DA 阿尔萨斯号和洛林号具有与 FREMM 相同的反潜战能力,但增强了防空能力。它们受益于作战系统的重大发展,桅杆减小(称为黄蜂腰),雷达探测能力增强。它们的射击能力和射程有所增加,火力控制能力以及防空作战能力有所提高。这些特殊的能力使得它特别适合在航空母舰群中护航和保护戴高乐号航空母舰。
