基于时空量子真空中潜在力的各种表现形式,例如霍金辐射和Unruh温度,我们解决了一个重大悖论,这与NASA科学家关于建造一种几乎无燃料的航天器的一项非常重要的建议有关。 简而言之,初步的实验室工作表明NASA的电磁驱动项目是可行的,并且多次实验和测量表明它是真实的。 然而,该提议违反了经典力学的基本原理,即牛顿第三定律。 这个悖论的解决原则上是很直接的。 情况很简单,尽管该提议似乎基于古典力学和古典思想,但只是表面上如此。 从根本上讲,NASA的EM驱动方案不是经典物理学,而是基于量子宇宙学的真空力和宇宙暗能量密度的理论。 实际上,该提议与霍金的辐射和Unruh温度有着密切的联系,在本短文的主体中,在E-无穷大Cantorian时空理论和D. Gross的“杂种超弦理论”的框架内对此进行了详细解释。 简而言之,我们的解释的精髓是将EM驱动器视为准电磁腔,其有效事件视域类似于霍金黑洞发射辐射的活动视域,从而最终导致推动航天器前进所需的推力。 另外,通过利用分形时空自我相似性,我们证明了宇宙飞船将在整个整个宇宙的大范围内遭受另一种宇宙推力。
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自己搜集的NASA锂电池老化数据集及代码,文件夹424MB 附带真实数据与解析的代码5套,如有需要,肯定能满足你的需求
2024-01-12 20:18:13 353.25MB NASA数据集
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本数据集为容量数据集,数据为本人提取,其中马里兰CALCE容量为CS2型号电池的三组容量数据,各有700周期的数据,NASA为B5、B6、B7型号电池的三组容量数据,各有168周期的数据。内附说明文档,非常有使用价值。
2024-01-10 20:07:25 82KB 锂离子电池
CEA主要用于火箭推进剂或火药的热力学参数以及比冲等的计算。
2023-12-18 19:04:14 43.39MB
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NASA锂离子电池数据包。包括其中估算SOH常用的5、6、7、18号电池测试数据,还有例25、26、27等各种型号电池的充电放电以及阻抗测试等数据
2023-10-13 20:31:53 199.96MB 测试 NASA电池 电池SOH
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NASA化学平衡计算程序CEA(fortran源代码)及报告 CEA,全称为Chemical Equilibrium with Applications,意为“面向应用的化学平衡(计算机程序)”,是NASA(National Aeronautics and Space Administration,(美国)国家航空航天局)Lewis 研究中心开发的化学平衡计算机程序。该程序的原型诞生于20世纪60年代。40多年来,该程序经过多次改进,目前已经具备了十分丰富的功能。该程序可以解以下几类问题: 1 给定一个热力学状态,计算此状态下的化学平衡组分。该热力学状态是通过给出两个状态函数的值来给定的,具体说来,可以是下面6种情况中的任一种: 1.1 温度和压强(Assigned Temperature and Pressure) 1.2 焓和压强(Assigned Enthalpy and Pressure) 1.3 熵和压强(Assigned Entropy and Pressure) 1.4 温度和比容(Assigned Te
2023-09-22 21:36:38 10.96MB CEA 化学平衡
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资源包含整个江西省的DEM数据,分辨率为30米,数据版本为NASA SRTM1 V3.0,数据大小164MB。
2023-05-02 23:18:19 164.84MB DEM
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成为一名气候科学家是多么激动人心的时刻。 鉴于最近由科克兄弟资助的伯克利地球表面温度(BEST)研究的透明性,我想看看它们的结果,并将其与NASA戈达德太空研究所(GISS)和美国提供的温度历史进行比较国家海洋和大气管理局(NOAA)国家气候数据中心(NCDC)。 结果是以下三个 MATLAB 函数,它们从三个机构获取全球平均地表温度: [best_temp,best_dates,best_temp_unc] = best_tavg(start_date,end_date,moving_average) [giss_temp,giss_dates] = giss_tavg(开始日期,结束日期,移动平均值) [noaa_temp,noaa_dates] = noaa_tavg(start_date,end_date,moving_average) 输出变量是温度数据的向量,相应的日期,
2022-11-24 09:43:18 595KB matlab
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NASA的SRTM1 30米DEM数据,安徽的,全是hgt文件,没有合并,也没有按行政区划精确裁剪,有需要可以去图新地球里下载kml文件来裁剪。
2022-11-23 22:17:10 180.19MB 安徽DEM 30米DEM 下载
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NASA关于涡扇发动机的仿真数据集,以文本形式打包,包含readme文件。可用于人工智能、机器学习等领域。 Engine degradation simulation was carried out using C-MAPSS. Four different were sets simulated under different combinations of operational conditions and fault modes. Records several sensor channels to characterize fault evolution. The data set was provided by the Prognostics CoE at NASA Ames.
2022-11-14 18:38:40 11.85MB NASA 涡扇发动机 机器学习 人工智能
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