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最佳可用 - DTIC
本报告包括 1973 年 10 月完成的合同主题的摘要和书目列表。主要主题是：激光技术、强爆炸的影响、地球科学、粒子束和材料科学。杂项相关项目部分作为可选主题包含在内；有关地磁脉动的材料将在单独的报告中摘录。
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本报告包括 1973 年 10 月完成的合同主题的摘要和书目列表。主要主题包括：激光技术、强爆炸的影响、地球科学、粒子束和材料科学。有关其他感兴趣的项目的部分作为可选主题包括在内；有关地磁脉动的材料将在单独的报告中摘录。
音调控制螺旋丝带的灵活性
月亮是研究深空血浆和能量颗粒环境的独特位置。在其围绕地球的大部分轨道上，它直接暴露于太阳风中。由于没有全局固有磁场和碰撞气氛，太阳风和太阳能颗粒几乎没有偏离或吸收而到达，并直接影响其表面，与月球雷隆和脆弱的月球外层相互作用。到达月球表面的能量颗粒可以吸收或散射，也可以通过溅射或解吸从月球岩石中去除另一个原子。同样的现象也发生在银河宇宙射线中，它呈现典型的行星际空间的通量和能量光谱。在5 - 6天的每个轨道中，月亮越过陆地磁层的尾部。然后，它提供了在陆地磁尾等离子体环境以及大气从地球电离层中逃脱的可能性，以重离子的形式加速并向下流动。月球环境提供了一个独特的机会，可以研究太阳风，宇宙射线和磁层与表面，直接地下以及未磁性行星体的表面外观的相互作用。
磁异常检测扩展角色 (MAD-XR) - CAE
为了进一步提高 MAD-XR 在浅水中的有效性，作为一种选择，可以绘制给定作业区域中地质构造引起的自然磁场。然后，MAD-XR 软件使用这些映射数据来预测地质的磁性贡献并将其从测量中消除，从而有效地执行完整的环境变化检测以将异常与新出现的来源（例如潜艇）隔离开来。地磁测绘最好提前完成，但可以在以前未测绘的区域的作业期间完成。此功能目前正在开发中，将作为升级选项提供。
Helios太阳风暴场景
我们的影响分析得到了一些关键的方法论贡献的基础，包括推导底部的状态恢复曲线，这些曲线表明在极端空间天气事件之后恢复电力供应需要多长时间，这些曲线基于关键风险因素，包括地磁纬度和深度地球地面电导率。电力供应的破坏被工业部门映射到州一级的工业产出，并将其汇总到美国国家一级。这产生了直接的经济损失估计，然后将其送入全球多区域经济投入输出模型，以评估国内和国际供应链中断。这些估计本身是应用动态经济平衡模型来评估美国及其贸易伙伴如何从这种冲击中恢复的基础。
物理部2022-2023 MSCI研究项目...
木星的复杂氛围一直是臭名昭著的红色斑点以来，它一直是吸引人和灵感的根源，首先是17世纪的瞥见。地球上另一个伟大的谜团是在其极地地区看到的光芒。木星上的极光实际上与地球上的极光一样 - 在靠近地磁杆附近的位置看到的壮观的光线显示，尤其是在太阳活动增强的时期。南方的灯通常只有科学家或企鹅（他们不太在乎基础物理学）。然而，木星的极光仍然是其极点永久的固定装置，其功率输入了三个数量级，比陆地“极光灯”大。木星的极光是在各种电磁范围内成像的，最著名的是哈勃太空望远镜（HST），并以期待已久的詹姆斯·韦伯（James Webb）太空望远镜（JWST）的惊人品质成像。
开发使用机器学习方法分析小型航天器的遥测方法
旨在研究太空天气对卫星系统的影响的研究揭示了太空天气的几个重要影响。其中一些效果包括：地磁诱导的电流：这些电流可能会破坏卫星系统在低地球轨道上的操作，因为它们靠近地球表面。由于表面充电和电弧引起的辐射效应：来自各种来源的辐射会损坏卫星系统，这就是为什么在卫星设计中需要具有辐射保护的组件。辐射对人类健康的影响。电离层对卫星通信和导航的影响：电离层中的湍流可能会导致电离层等离子体密度的不一致，这可能会折射传入的无线电信号并引起电离层干扰。热圈效应：磁性风暴期间高层大气的膨胀会产生大气阻力，这可能会导致海拔高度或卫星轨道的干扰[10]。
现代经验大气模型的低地球轨道预测准确性
在相同时期重叠的预测性和确定的状态，以确定24、48和72小时的预测错误，我们表明JB2008在地磁风暴期间略优于MSIS模型，在某些孤立情况下将预测错误减少了一半。然而，在风暴周期之外，从我们的样本数据中产生的经验径向 - 中轨道 - 越野轨道的不确定性小于Jacchia-Bowman的同等结果：在400公里处，误差差异差异小于20％，但在700 km时，误差双倍。我们还表明，对于此应用，较新的NRLMSIS 2.0和经典NRLMSISE-00之间的差异可以忽略不计；较低的热圈密度会导致较高的C D估计值，但预测误差基本相同。
基于变压器的大气密度预测
随着2025年太阳能周期的峰值接近，并且单个地磁风暴显着改变居民空间对象（RSO）的轨道的能力，大气密度预测的技术对于空间情况意识至关重要。虽然先前已将线性数据驱动的方法（例如使用控制模式分解（DMDC））用于预测大气密度，但基于深度学习的预测具有捕获数据中非线性的能力。通过从历史大气密度数据中学习多层权重，数据集中的长期依赖性被捕获在当前大气密度状态与控制下一个时间段的大气密度状态之间的映射中。通过开发基于非线性变压器的大气密度预测的非线性变压器结构，这项工作可改善大气密度预测的先前线性传播方法。经验NRLMSISE-00和JB2008，以及基于物理的TIEGCM大气密度模型，以与DMDC和基于变压器的传播器进行预测。