NERV

Информация о пользователе

Привет, Гость! Войдите или зарегистрируйтесь.


Вы здесь » NERV » Антиляп » Оружие и военная техника - 6


Оружие и военная техника - 6

Сообщений 341 страница 350 из 424

341

Американцы помогут Индии разработать электромагнитную катапульту

Американцы помогут Индии разработать собственную электромагнитную катапульту, устройство, позволяющее запускать самолеты с палубы авианосца. Как сообщает Times Of India, соответствующее уведомление индийские власти получили от администрации президента США Дональда Трампа.

Электромагнитная катапульта в США разрабатывается под обозначением EMALS (Electro MAgnetic Launch System, электромагнитная система запуска). В июле текущего года такое устройство, установленное на американском авианосце «Джеральд Форд», впервые запустило палубный истребитель на море.

EMALS представляет собой линейный индукционный двигатель с поочередно отключаемыми и подключаемыми сегментами. В пусковом устройстве специальная тележка, к которой самолет цепляется передней стойкой шасси, движется между двумя направляющими с электромагнитами. Электромагнитные секции после прохождения мимо них тележки отключаются, а те, к которым она приближается, включаются.

Последовательное отключение секций линейного индукционного двигателя позволяет экономить энергию, поскольку отпадает необходимость держать включенной всю силовую установку пока самолет не покинет палубу. Максимальная энергия запуска для EMALS составляет 122 мегаджоуля. Она способна разгонять самолет с нуля до почти 300 километров в час.

США планируют предоставить Индии несколько важных технологий, которые позволят стране создать собственное устройство электромагнитного запуска самолетов. Следует отметить, что ранее Индия уже обращалась к США с просьбой предоставить некоторые технологии электромагнитной катапульты. Кроме того, американцы предлагали поставки EMALS в обмен на покупку индийцами истребителей F-35 Lightning II.

Индия намерена установить электромагнитную катапульту на свой перспективный авианосец, который планируется построить после завершения строительства другого корабля такого класса — «Викранта». Некоторые подробности о новом корабле ВМС Индии раскрыли еще в июле 2015 года.

В частности, длина нового авианосца составит 300 метров, а водоизмещение — 65 тысяч тонн. Корабль будет построен по схеме CATOBAR — самолеты будут взлетать с него при помощи катапульты и садиться с помощью аэрофинишера. В случае, если индийским специалистам не удастся разработать электромагнитную катапульту, на корабль может быть установлено паровое такое устройство.

Какие именно силовые установки планируется поставить на авианосец, военные пока не определились. Скорость полного хода авианесущего корабля должна превышать 30 узлов. Согласно планам ВМС Индии, на перспективном корабле будут базироваться 30-35 палубных самолетов и 20 вертолетов. Разработка авианосца будет вестись в рамках проекта IAC-2.

Помимо США и Индии разработкой собственной электромагнитной катапульты занимается Китай. Строительство наземного испытательного комплекса с опытной электромагнитной катапультой завершилось в этой стране в 2014 году. Оно велось с 2002 года. В настоящее время устройство испытывается с так называемым «мертвым грузом». Достоверной информации о запусках самолетов этой катапультой пока нет.

Длина китайской катапульты составляет около 120 метров при длине электромагнитных направляющих около ста метров. Лабораторный прототип китайской электромагнитной катапульты был построен в масштабе 1 к 1 в 2008 году. Где именно расположен комплекс, не уточняется. Для работы электромагнитной катапульты на авианосце потребуется много энергии, обеспечить которую сможет атомный реактор.

Источник https://nplus1.ru/news/2017/10/19/emals

Искусственный интеллект научился искать китайские зенитные комплексы

https://cdn.nplus1.ru/images/2017/10/12/4a0422304043909b3c2c755ef3f8b2bb.jpg
Типичные места размещения зенитных комплексов

Центр геопространственной разведки Миссурийского университета с помощью методов глубокого обучения разработал алгоритм, способный на спутниковых или аэрофотоснимках находить китайские зенитные ракетные комплексы. По оценке ученых, использование их алгоритма позволит обрабатывать разведывательную съемку в 80 раз быстрее людей. Работа исследователей опубликована в SPIE Journal of Applied Remote Sensing, а краткое ее изложение приводит Aviation Week.

В настоящее время обработка разведывательных данных ведется специально обученными специалистами, владеющими методами быстрого поиска различных важных объектов на фотографиях и видеозаписях. Для поиска зенитных комплексов, например, используются, в том числе, типичные приметы, по которым можно с высокой долей вероятности говорить о местах их размещения. Так, в Китае места с размещением таких комплексов на снимках можно узнать, например, по типичному круговому расположению машин (но бывает и нетипичное расположение).

Центр геопространственной разведки — одна из американских организаций, отвечающих за подготовку специалистов по поиску военной техники противника на разведывательных снимках. Свой в опыт в анализе фотографий специалисты центра и использовали при обучении нейросети. Исследователи использовали для обучения несколько сверточных нейросетей: CaffeNet, GoogLeNet, ResNet-50 и ResNet-101. Обучение нейросетей производилось на фотографиях известных китайских зенитных установок и снимках типичиных и нетипичных мест их размещения.

https://cdn.nplus1.ru/images/2017/10/12/c961f81a489d432d7a357e83ed896113.jpg
Типичное расположение зенитных комплексов. A — места для пусковых установок, B — мобильные пускозаряжающие установки, C — рампы, D — рампы для радарных установок, E — места для пусковых установок, F — пусковые установки, G — рампы, H — бетонные экраны для защиты от пламени из ракетных двигателей

После обучения нейросеть GoogLeNet показывала наилучший средний результат распознавания для снимков с установленным уровнем уверенности в конечном результате более 70 процентов. В то же время ResNet-101 продемонстрировала наилучшее быстродействие с высоким результатом с уровнем уверенности менее 70 процентов. Проверка обученных сетей производилась на неизвестных им снимках. Эти же фотографии были предложены специалистам по обнаружению зенитных ракетных комплексов. В итоге нейросети с точностью 0,9 нашли зенитные установки за 42 минуты. У людей эти показатели составили 0,9 и 60 часов.
В середине июля текущего года исследователи из Гранадского университета в Испании, используя методы машинного обучения, разработали программное обеспечение, которое с высокой точностью в режиме реального времени может обнаруживать пистолет на видеозаписи или в видеотрансляции. Новое программное обеспечение позволит реализовать обнаружение стрелкового оружия только средствами видеонаблюдения. Слабой стороной программы, по заявлению разработчиков, является только ее неспособность обнаруживать скрытое под одеждой оружие.

При создании программы ученые использовали предварительно обученную нейросеть. Ее обучение распознаванию объектов проводилось на базе изображений ImageNet, включающей в себя около 1,3 миллиона фотографий предметов примерно тысячи разных классов. Точное обучение распознаванию оружия осуществлялось уже на трех тысячах фотографий оружия, подготовленных исследователями. В итоге исследователи получили программу, которая с довольно высокой точностью может определять оружие на видеозаписях. Точность работы алгоритма составkztn 96,6 процента. 

Источник https://nplus1.ru/news/2017/10/12/search

0

342

Партизанка, 1942й год
https://pp.userapi.com/c639317/v639317408/59750/oRQvPveVRNg.jpg

+5

343

Автомат заряжания на "Де Мойне"
https://gfycat.com/LastingEasyKarakul

+4

344

Береговая охрана США, 40е годы. Ничего так, стильно.
https://pp.userapi.com/c840722/v840722536/17cbe/rUkjDoxkw9E.jpg

+1

345

0

346

+3

347

Финский огнемёт.
http://sd.uploads.ru/t/Jv1kl.jpg
http://s3.uploads.ru/t/mp4Dx.jpg

+5

348

http://sh.uploads.ru/t/nRIvj.jpg

+2

349

Либо кто-то получит неиллюзорных, либо кто то натягивает кое кого на глобус, картинку, что тоже не айс

0

350

А неплохую подборку сделали. Всё это так или иначе читал где-либо, но тут всё в одном месте собрали.

Отредактировано DzenPofigist (31-10-2017 15:24:30)

0


Вы здесь » NERV » Антиляп » Оружие и военная техника - 6