知能弾が付いているスマートな塵を置くこと
私達は私達が知能弾に均一なよりスマート作り、スマートな塵の解放を含むためにターゲットに彼らの適当組み込む必要がある信じる。私達はないbattlespace が対立にかかわらないnon-combatants 及び市民が住む都会を含んでいるより頻繁にこれがとして重要であることを信じる。それは重要完全に網中枢的な指導者の地位にかかわるそれらに入手可能な情報実時間と知っているためにである。
私達は基盤が3 回である巨大なシリンダーの格子内の砂時計の上の人工的な縁に沿う航空機からの適切な進水ポイントが付いているそれは上部の縁である信じる; 私達は完全でスマートな塵の配列の格子を提供でき、地面に閉まる。
(BTW; 新しいbattlespace EA および高度の武器の網中枢的なシステムを記述し、もたらすときこのプロジェクトおよび概念の建築業者を設計しなさい) 私達に航空週及び宇宙技術で芸術家の概念と同じようなデッサンがある。堅い中心の細部の残りは私達の心にある。
なぜスマートな塵を落とすのにスマートな爆弾を使用しなさいか。battlespace に適切な分散のために重複及び可能な失敗をUAVs の代表団から防ぐために最初に湧き出させれば。きちんと私達がそう秩序立ってしなければならないbattlespace にスマートな塵を置くため。他の主要な考察は要される。それが現代戦いへまたはそこに高い費用であり、私達が私達の銀行をことを壊さないで敵の戦争を行える必要があることをはい信じなさい。実際のターゲットより多くの価値を持つ重要なドルを頻繁に要するスマートな爆弾で送ろうと思えば、それから私達は旅行のための完全な価値を得るべきである。例えば多分側面の何人かの国際的なテロリストが付いているそれはである何価値家正当なターゲット、どんなに実際はか。それを伝えることを何もの隣の小さい多分構造の価値は惑星しかし爆弾の費用$20K および費用の最も無益な人々について、人々の内部あるか。出撃の数によって分けられた(彼らの飛行契約を達成するために操縦者は彼らのキャリアで飛ぶ) 訓練する燃料を(航空母艦を動かす燃料は落ちた総爆弾の数によって分かれた) 数える単一のスマートな武器の低下それで飛ぶ総時間の数によって分けられる航空機(その飛行の時間の生命、廃棄率、数、その代表団で解放される他の武器の数推定される) 、兵站支援(乗組員、彼らの訓練、定期整備、分解検査、旅行の前のそのエンジンの時間の数はそこに着くために要する); すべては実質の費用ある。それは知能弾の武器が私達の心配の最少であるというこの理由のため私達がこれらの費用で責任能力を必要とするどんなに、である。私達が実質戦争を有すれば、私達が私達の木びき台のためにより大きい強打を戦い、得られる必要があるので; これらのスマートな武器に余分部品を加えるためにこれをする一方通行。私達はSmarterBombs を作る必要がある。私達はまたスマートな塵に影響を与える包囲された、相対的な天候部品に注意を払わなければならない。
スマートな塵の適切な組合せそして広がりのために最初に私達は私達が出発点として私達の知識の端"すべてを" 有するように意図する地面の特定の円の地域の中心のためのターゲットの潜在的な集りを選ぶ。私達はそれからローカル天候状態の正確な情報を手に入れる。情報目標地域を知る必要性の近くの中心そしてほとんどの重要な分野はスマートな塵センサーのより堅い分けを受け取る。従って更に区域が少数を受け取る間、私達のデータの有効性はより近く高められる。平らな平野の地球の棒の出かける区からのレーダースクリーンか緯度及び経度ラインを描きなさい。
スマートな塵はいつ解放されるか。スマートな塵は上層風、速度および方向によってAGL 4000 のそして1500 フィートのの間ででスマートな爆弾がターゲットにそれを作るように解放される。区域では高い風のために知り、GI の衛星データによって多くの構造、私達がそれらの格子でよりスマートな塵センサーを必要とする土地の特徴を含むために発見された。これを保証することは正しく完了されて私達soot シリンダーの上部の縁からのターゲット集り区域により多くのミサイルをよりもむしろミサイルからのスマートな塵の流れを緩和することを試みるである。これは費用、マーフィー主義のためにそうなったものであり、すべてのミサイルのスマートな塵、スマートな塵すべておよび飛行爆弾を落とすミサイルまたはスマートな爆弾の付加的な部品の潜在的故障は同じ率で下る。私達はある角度から私達が特定の格子のスマートな塵センサーの適切な数を必要とされて得ること保証するためにこうしてより多くの爆弾かミサイルを落とす。衛星データセットと共に棚GPS-GIS ソフトウェアを離れたコンピュータ模倣及びESRI は約束前のこの情報すべてを提供する。データセットを層にし、情報を積み重ねることによって私達は手動クランクおよびプラスチック手持ち型のホッパーを使用して、しか反対方向からの肥料と芝生を振りかけることに類似した完全な格子図形を置くことができる。
http://www.bugspray.com/catalog/products/page729.html
ロボティックで助けるべきこの概念の質問を有すれば世界が変更のbattlespace についての無人、網中枢的な戦いによってか質問はシンクタンクを接触する。
"槍Winslow" - 革新的な思考および独自の観点を有したら、考える槍と来なさい; www.WorldThinkTank.net/wttbbs
記事のソース: Messaggiamo.Com
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