澳门皇冠真人直营
EN | 中文

科技前沿应用最新动态(第152期)

发布人: 澳门皇冠真人直营 来源: 澳门皇冠真人直营网站 发布时间: 2020-07-16 08:18

  说到炮射导弹,通常指坦克使用的炮射反装甲导弹。但是,用舰炮来发射导弹也并非新鲜事。意大利就曾为“奥托”127毫米舰炮研制“火山”制导增程导弹。美国雷声公司的MAD-FIRES则是在研的口径更小的炮射导弹。

  作为一种57毫米口径的舰炮炮射导弹,MAD-FIRES项目立项之初,旨在将导弹制导、拦截精度和舰炮的快速发射、大量装填能力相结合,提升火炮系统防御能力。其最终目的,是研发出可在短时间内密集发射的导弹,能在飞行中持续定位、和拦截快速靠近的目标,并对漏网目标进行精准抗击或饱和式导弹。

  目前,MAD-FIRES尚在研发阶段。由于它尺寸较小,内部制导元件、火箭发动机等组件较多,如何合理配置是其无法避开的难题。但是,该项目的存在折射着一个事实:对炮射导弹的使用,正在向更为广阔的领域拓展。

  更快、更密集的数据存储即将来临了吗?据英国《自然·物理学》近日发表的一项研究,一个美国联合研究团队利用层状二碲化钨制成了二维(2D)金属芯片,其厚度仅三个原子!在更节能的同时,储存速度提高了100倍之多,为开发下一代数据存储材料奠定了基础。

  当今世界所产生的数据比以往任何时候都多,然而我们当前的存储系统已接近大小和密度的极限,因此迫切需要相关技术。科学家正在研究数据的其他保存形式,包括存储在激光蚀刻的载玻片、冰冷、单个氢原子、全息甚至DNA上。

  在这次的新研究中,美国斯坦福大学、大学伯克利分校和德克萨斯A&M大学的研究人员尝试了另一种方法,他们研发的新系统由二碲化钨金属组成,排列成一堆超薄层,每层仅有3个原子厚。其可代替硅芯片存储数据,且比硅芯片更密集、更小、更快,也更节能。

  研究人员对二碲化钨薄层结构微小电流,使其奇数层相对于偶数层发生稳定的偏移,并利用奇偶层的排列来存储二进制数据。数据写入后,他们再通过一种称为贝利曲率的量子特性,在不干扰排列的情况下读取数据。

  团队表示,与现有的基于硅的数据存储系统相比,新系统具有巨大优势——它可以将更多的数据填充到极小的物理空间中,并且非常节能。此外,其偏移发生得如此之快,以至于数据写入速度可以比现有技术快100倍。

  目前,团队已为该设计申请了专利。他们还在研究下一步改进的方法,例如寻找除二碲化钨之外的其他2D材料。研究人员表示,对超薄层进行非常小的调整,就会对它的功能特性产生很大的影响,而人们可以利用这一知识来设计新型节能设备,以实现可持续发展和更智慧的未来存储方式。

  【据柯林斯公司网站2020年7月7日公告】美国空军加入了美国海军的“战术作战训练系统”增量II(TCTS Inc. II)项目,以共同推进下一代空战训练工作。

  TCTS Inc. II由柯林斯公司(雷声技术公司的子公司)开发,是一种可扩展、灵活的基于多层级别安全技术(MILS)的式体系架构系统,符合未来机载能力(FACE)标准,可使美国和其他国家的战斗机(包括五代机)之间联合进行高效、高安全性的空中作战训练。通过该数字化平台,能够为安全跨军种空战训练提供数字化支撑,并形成实时、虚拟和建设性的跨军种协同能力,

  通过加入TCTS Inc. II项目,美国空军可充分利用美海军的投资,使空军的训练更高效、更低成本。美国空军称这套系统为P6作战训练系统(P6CTS)。该系统可显著提升模拟、高对抗作战的训练真实性,使飞行员在训练中获得对手的体验,通过类似真实的作战飞行提升训练效果。

  P6CTS空战训练设备具有许多创新技术特点,如加密的时/空/信息(TSPI)、多层级安全和能够实现高速服务的网状组网波形等。这些新技术能够很好地促进空军能力的发展,提高作战人员战备能力。美国空军的此次合作,使美国及其盟国在2022年实现安全、跨军种空战,以及联合实时、虚拟和建设性协同的进程大大加快。

  目前,柯林斯公司宣布完成了首个试生产的TCTS Inc. II训练吊舱。该吊舱作为关键部件,可在飞行训练期间为飞机和武器系统提供数据通信链接。试生产的TCTS Inc. II训练吊舱满足军用成熟度要求,很快就能部署安装到美国空军所有55个训练靶场中。

  你印象中的“机器人研究员”可能只是一个简单的辅助型机器人,但现在,一种汽车装配线上常见的机器人在经过机器学习后,已经可以在化学实验室内和人类一起工作。在给它一个需要检验的假设之后,这种与算法相连的“机器人研究员”甚至能够选择它该开展什么实验,且完成时效远远高于人类。相关研究论文发表在8日的英国《自然》上。

  所谓自动化,是指让机器设备或系统按照人的要求,经过自动程序完成目标。现在,在学术和工业研究实验室内,自动化的化学装置正变得越来越普遍,它们与流线分析和决策结合起来,可以说实现了一定程度的自主性。但是在化学研究中,机器人几乎都是定制的,要求有适用于实验室设备和分析仪器的专门接口,或者要配备只有机器人才能操作使用的专门仪器。

  而此次,英国利物浦大学科学家安德鲁·库珀及其同事,描述了一种经过机器学习算法的机器人,它可以使用和人类化学家一样的标准分析仪器,相当于使“机器人研究员”而不是常规仪器变得自动化。

  这种机器人采用激光扫描和触觉反馈相结合的方式实现定位,而没有采用视觉系统。因此,它可以在完全的下操作,这有助于进行光敏光化学反应。机器人“研究员”尺寸和人类相当,可以在传统无的实验室内工作。不同于许多只能配发液体的自动化系统,这种机器人能够以较高的准确性和可重复性配发固体和液体,扩大了它在材料研究中的实用性。

  研究人员通过编程方式,让该机器人探索各种假设,以提高一种聚合光催化剂的性能。机器人在2—3天内,便优化了反应条件,而人类预计要几个月的时间才能做到。

  费斯托的研究人员宣布创建了一个名为 BionicSwift 的新型仿生项目。该机器鸟可以利用人工羽毛飞行。研究人员利用基于无线电的室内GPS与超宽带技术,以真实鸟类的羽毛为模型,让机械鸟在的空域内以协调的模式安全飞行。

  机器人鸟的结构核心采用了轻质结构。低重量至关重要,因为移动的重量越小,需要的材料就越少。BionicSwift重42克,身体长44.5厘米,翼展68厘米。设计师表示,这样的比例让这只机器鸟非常敏捷灵活。

  这只鸟可以飞环形,并进行紧密的转弯。设计师在BionicSwift模型的翅膀上尽可能地贴近自然的翅膀与鸟类羽毛进行创作。单个的薄片由非常轻巧灵活但又非常坚固的泡沫制成,相互重叠。羽毛连接到一个碳质羽片上,并连接到实际的翅膀上。在翅膀上冲时,各个薄片会扇形展开,然后在下冲时它们会闭合,为飞行机器人提供更强大的飞行能力。

  设计师表示,近似复制实际鸟类翅膀的设计,让BionicSwift的飞行性能比之前的打翼驱动更好。在机器鸟的身体内部,有翅膀扇动机构所需的机械装置、通讯技术、控制组件、尾翼、无刷电机、两个伺服系统、电池、齿轮单元和各种电板。

  机械鸟的飞行是利用基于无线电的室内GPS与超宽带技术进行协调。该团队在空间中安装了多个无线电模块,形成固定的锚点,相互定位并定义受控空域。该系统可以使用预先编程的径来规划和确定鸟类的线和飞。机器人鸟可以自主修正飞,不需要人类的输入。

澳门皇冠真人直营,澳门皇冠真人直营网站,澳门皇冠真人直营娱乐