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舰船招募处公告第29号 2024年6月3日 自卫队舰船上武器......
及合同副本（不包括合同条款及规范）。 （过去5年内最近的5件。但如果少于5件，则考虑相关期间内的所有案件，如果没有记录，则可以省略。）B. 能够证明你拥有制造该部件所需的以下设备或同等设备的文件： (a) 制造目标部件所需的生产设备 (b) 包括测量仪器、测试设备以及特殊夹具和工具在内的设备，以及检查所需的设备等。C. 能够证明你拥有制造该部件所需的以下系统和能力的文件： (a) 能够按照申请品目及相关设备所要求的标准和质量进行制造。 (a) 如果需要专利或者其他工业产权，则该专利或者其他工业产权必须能够在合同履行时供使用。
船舶建造厅公告第18号 2024年4月16日 自卫队舰船等装备......
或者，如果正在提交申请，则在确定符合资格后能够立即提交申请的人。 （6）能够迅速、持续地应对履行后出现的任何缺陷的人。 （7）具有履行服务所必需的下列设施或者同等设施： (a) 维护目标设备所需的工作设施； (b) 测量仪器、测试设备、专用工具和其他检查等所需的设施； (c) 储存必要的借出、存放和政府供应物品的仓库。 (8) 为实施上述服务，需要具备以下结构和能力。 可按照所申请物项及所连接设备所要求的标准和质量提供服务。 确保拥有检查、修理、调查和改造设备所需的工程师的能力。
舰船招募处公告第92号2024年1月18日自卫队等舰船...
及合同复印件（含收据）。 （过去5年内最近的5件。不足5件时，则全部认定，没有记录时可以省略。） B.能够证明您拥有制造该物项所必需的下列设备或同等设备的文件： （a）制造对象物项所必需的生产设备 （b）测量仪器、测试设备、特殊工具、检查所必需的设备等 （c）存储所需的借出物项、委托物项及政府供应物项的仓库 C.能够证明您拥有制造该物项所必需的下列系统和能力的文件： （a）能够制造标准和质量所要求的物项及连接设备。 （a）需要取得专利或其他工业产权（包括许可）的，相关专利或其他工业产权
MSC 舰船海报 2023 - 军事海运司令部 - Navy.mil
T-AKE 1 美国海军刘易斯和克拉克号（预置） T-AKE 2 美国海军萨卡加维亚号（预置） T-AKE 3 美国海军艾伦·谢泼德号 T-AKE 4 美国海军理查德·E·伯德号 T-AKE 5 美国海军罗伯特·E·皮里号 T-AKE 6 美国海军阿梅莉亚·埃尔哈特号 T-AKE 7 美国海军卡尔·布拉什尔号 T-AKE 8 美国海军沃利·施艾拉号 T-AKE 9 美国海军马修·佩里号 T-AKE 10 美国海军查尔斯·德鲁号 T-AKE 11 美国海军华盛顿·钱伯斯号 T-AKE 12 美国海军威廉·麦克莱恩号 T-AKE 13 美国海军梅加·埃弗斯号 T-AKE 14 美国海军塞萨尔·查韦斯号
联合强行进入行动的舰船采购选项的初步调查
在未来几十年，美国将面临的安全挑战不仅与持续的全球反恐战争有关，而且与拥有日益强大武器的地区国家不断增长的力量投射能力有关。在未来的全球安全环境中，海上基地（不依赖陆地基地从海上集结、装备、发射和支援部队的概念）对于海军和海军陆战队投射和维持岸上部队的能力至关重要。有了海上基地，海军陆战队的战斗力可以在沿海地区更快地建立，并且将大量物资运送上岸的需要降至最低。因此，海上基地在联合强行进入行动 (JFEO) 时显然会很有用。本专著记录了为支持海军和海军陆战队对 JFEO 的审查而开展的工作。它描述了此类行动可能发生的全球环境以及海军力量在该环境中的作用；它还考虑了用按商业标准建造的船舶（“黑色船体”）替代按军事规格建造的船舶（“灰色船体”）的各种选择。这项工作应该引起参与国防政策或军事采购的个人的兴趣。这项工作由美国海军赞助。它是在兰德国家国防研究所 (NDRI) 的采购和技术政策中心和国际安全与国防政策中心进行的。NDRI 进行研究
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数字孪生技术近年来受到广泛关注，被列为十大战略技术趋势之一，被洛克希德·马丁公司列为未来防务与航空航天六大前沿技术之首。除工业应用外，数字孪生技术在军事领域也被列入发展重点和应用案例[1-4]。例如，美国国家航空航天局（NASA）将数字孪生技术应用于飞机、飞行器、运载火箭等飞行系统的健康管理[5]；美国空军研究实验室（AFRL）利用数字孪生技术对飞机结构进行基于数字孪生的寿命预测[6]；美国通用汽车公司利用数字孪生技术开发预测性可维修性服务，在飞行过程中收集飞行数据、环境等数据，建立分析模型，通过仿真提供预测性可维修性评估的依据[7]。
外部评估报告《低特征舰船技术研究》
利用复合材料减少船上设备的振动传输 ⇒ ①② 利用信号处理减少声纳罩内的噪声 ⇒ ② 利用自适应机翼减少螺旋桨的辐射噪声 ⇒ ①② 通过优化船头形状减少破浪 ⇒ ②
基于综合相关判别和信息熵的目标舰船识别算法
舰船类型识别是电子侦察的重要组成部分。但现有的基于统计学的方法、基于模糊数学的方法等，未能充分利用无源传感器获取的信息，辐射源—舰船分配关系存在一定的模糊性。无法得出准确可靠的辐射源—舰船分配关系。因此，本文提出一种综合关联判别法，得到更为可靠、全面的辐射源—舰船分配关系，然后在此关联关系基础上利用信息熵法识别目标舰船类型，并进行可信度分配。仿真结果表明，该算法能有效解决利用多无源传感器信息进行目标舰船类型识别的问题。