Speed and Maneuverability Benefits of Sikorsky's X2 Technology versus Air-Defense Artillery
Notice bibliographique
Résumé
An aircraft's survivability in a hostile environment is a mixture of factors that stem from both susceptibility and vulnerability. Conducting analyses that incorporate these factors into a blended solution is vital. One such analysis was conducted using the government-provided Air-Defense Artillery (ADA) simulation tool Radar Directed Gun System (RADGUNS). RADGUNS provides a three-dimensional engagement space to conduct one versus one encounters against Radio Frequency (RF) guided threats. Complex user-generated flight paths can be simulated with varying relative starting locations of the aircraft relative to the threat being considered. The simulations conducted incorporated various aircraft parameters. Aircraft velocity, acceleration rates, deceleration rates, vulnerable area, and radar cross section (RCS) were the primary parameters whose effects were investigated. For each encounter, the Probability of Hit (P H) and Probability of Kill given a Hit (P K|H) were calculated, accounting for the susceptibility and vulnerability segments of the kill chain, respectively. A holistic metric of the kill chain, Probability of Kill (PK), and Engagement Time were the primary results of each engagement. Varying prominent aircraft input parameters can provide key insights in the prediction of an aircraft's survivability. This paper will focus on the benefits of speed and maneuverability, obtainable with Sikorsky's X2 Technology™ in the realm of survivability versus radar and human guided threats.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».