五角大楼将大量购买3D打印火箭发动机

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2月28日,3D打印技术参考获得消息,美国五角大楼即将向私营初创公司Ursa Major订购新型3D打印火箭发动机。媒体援引两名知情人士的话称,五角大楼迫切需要解决固体燃料火箭发动机不断增长的需求。

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虽然火箭发动机本身相对便宜,但它们在推动价值数十亿美元的导弹和火箭制造方面发挥着至关重要的作用,以供应乌克兰和以色列的战争物资,并补充美国日益减少的库存。

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这份合同预计规模较小,属于五角大楼的开发计划,将是对这家新兴国防承包商投下的一张巨大的信任票,因为官员们正在寻找除了诺格和L3哈里斯技术公司之外的更多供应商。

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【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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