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World File Search System弹药
武器和弹药军事技术中心（WTD 91）
TBS 工程和运营服务 GB 分部 AF 分部 GF 分部 WAS 经济和行政服务 ADSB 行政数据保护官员 SiBe 安全官员 ISB 信息安全官员
TWS弹药电池解决方案-20230221
TWS是一位动态和全球行业领导者，致力于提供创新的基于锂的电池技术解决方案，成立于1998年。随着25年的发展，我们现在已经成长为2,000多名全球员工，为全球市场提供服务。tws始终遵循以客户为中心的价值观的实践，我们致力于为新锂离子电池应用的快速增长提供创新的解决方案。
DGA 宣布阵风战斗机使用 AASM 1000 弹药的资格
武装部队部媒体中心 60 boulevard du général Martial Valin CS 21623 - 75009 Paris Cedex 15
弹药有效性联合技术协调组（JTCG/ME）计划
在FY22中，JTCG/ME继续提供对联合生物（JLF）计划的监督，以促进可信开发JMEM产品和LFT＆E计划所需的适当的LFT＆E工具，方法和基础设施。FY22的示例包括：1）开发新工具和方法以提高对动力武器的致命性评估，包括超声武器，2）海上目标的生存能力和致命性评估的进步，3）改善了由于对武器的侵害（TBIS）的评估，并改善了对武器的评估（TBIS），并改善了KINIDE KINABIES SERTIBATIE，KINE SER RESTICE SER RESS RESSIDE，4）4）参与，5）开发新工具和方法，以增强针对非运动威胁的生存能力和致死性评估，6）进步使用数字工程工具来支持全光谱生存能力和致命性评估。
态势感知深度强化学习在网络物理巡飞弹药系统中实现自主非线性机动控制
摘要 —随着无人机技术的快速发展，无人机被广泛应用于包括军事领域在内的许多应用领域。本文提出了一种新型的基于态势感知 DRL 的自主非线性无人机机动性控制算法，应用于网络物理巡飞弹药。在战场上，基于 DRL 的自主控制算法的设计并不简单，因为通常无法收集现实世界的数据。因此，本文的方法是利用 Unity 环境构建网络物理虚拟环境。基于虚拟网络物理战场场景，可以设计、评估和可视化基于 DRL 的自动非线性无人机机动性控制算法。此外，在现实战场场景中存在许多不利于线性轨迹控制的障碍物。因此，我们提出的自主非线性无人机机动性控制算法利用了态势感知组件，这些组件是在 Unity 虚拟场景中使用 Raycast 函数实现的。基于收集到的态势感知信息，无人机可以在飞行过程中自主且非线性地调整其轨迹。因此，这种方法显然有利于在布满障碍物的战场上避开障碍物。我们基于可视化的性能评估表明，所提出的算法优于其他线性机动控制算法。
态势感知深度强化学习在网络物理巡飞弹药系统中实现自主非线性机动控制
摘要 —随着无人机技术的快速发展，无人机被广泛应用于包括军事领域在内的许多应用领域。本文提出了一种新型的基于态势感知 DRL 的自主非线性无人机机动性控制算法，应用于网络物理巡飞弹药。在战场上，基于 DRL 的自主控制算法的设计并不简单，因为通常无法收集现实世界的数据。因此，本文的方法是利用 Unity 环境构建网络物理虚拟环境。基于虚拟网络物理战场场景，可以设计、评估和可视化基于 DRL 的自动非线性无人机机动性控制算法。此外，在现实战场场景中存在许多不利于线性轨迹控制的障碍物。因此，我们提出的自主非线性无人机机动性控制算法利用了态势感知组件，这些组件是在 Unity 虚拟场景中使用 Raycast 函数实现的。基于收集到的态势感知信息，无人机可以在飞行过程中自主且非线性地调整其轨迹。因此，这种方法显然有利于在布满障碍物的战场上避开障碍物。我们基于可视化的性能评估表明，所提出的算法优于其他线性机动控制算法。
态势感知深度强化学习在网络物理巡飞弹药系统中实现自主非线性机动控制
摘要 —随着无人机技术的快速发展，无人机被广泛应用于包括军事领域在内的许多应用领域。本文提出了一种新型的基于态势感知 DRL 的自主非线性无人机机动性控制算法，应用于网络物理巡飞弹药。在战场上，基于 DRL 的自主控制算法的设计并不简单，因为通常无法收集现实世界的数据。因此，本文的方法是利用 Unity 环境构建网络物理虚拟环境。基于虚拟网络物理战场场景，可以设计、评估和可视化基于 DRL 的自动非线性无人机机动性控制算法。此外，在现实战场场景中存在许多不利于线性轨迹控制的障碍物。因此，我们提出的自主非线性无人机机动性控制算法利用了态势感知组件，这些组件是在 Unity 虚拟场景中使用 Raycast 函数实现的。基于收集到的态势感知信息，无人机可以在飞行过程中自主且非线性地调整其轨迹。因此，这种方法显然有利于在布满障碍物的战场上避开障碍物。我们基于可视化的性能评估表明，所提出的算法优于其他线性机动控制算法。
态势感知深度强化学习在网络物理巡飞弹药系统中实现自主非线性机动控制
摘要 —随着无人机技术的快速发展，无人机被广泛应用于包括军事领域在内的许多应用领域。本文提出了一种新型的基于态势感知 DRL 的自主非线性无人机机动性控制算法，应用于网络物理巡飞弹药。在战场上，基于 DRL 的自主控制算法的设计并不简单，因为通常无法收集现实世界的数据。因此，本文的方法是利用 Unity 环境构建网络物理虚拟环境。基于虚拟网络物理战场场景，可以设计、评估和可视化基于 DRL 的自动非线性无人机机动性控制算法。此外，在现实战场场景中存在许多不利于线性轨迹控制的障碍物。因此，我们提出的自主非线性无人机机动性控制算法利用了态势感知组件，这些组件是在 Unity 虚拟场景中使用 Raycast 函数实现的。根据收集到的态势感知信息，无人机可以在飞行过程中自主且非线性地调整其轨迹。因此，这种方法显然有利于在布满障碍物的战场上避开障碍物。我们基于可视化的性能评估表明，所提出的算法优于其他线性机动控制算法。
两用物品和技术及弹药清单
2.就 1.A.7.b. 而言，相关雷管均采用小型电导体（桥、桥丝或箔），当快速、高电流电脉冲通过时，该导体会爆炸性蒸发。在非拍击器类型中，爆炸导体在接触高爆炸材料（如 PETN（季戊四醇四硝酸酯））时引发化学爆炸。在拍击器雷管中，电导体的爆炸性蒸发驱使飞行器或拍击器穿过间隙，拍击器对爆炸物的撞击引发化学爆炸。某些设计中的拍击器由磁力驱动。术语爆炸箔雷管可能指 EB 或拍击器型雷管。