Марочко: в районе Часова Яра из-за некачественных боеприпасов сдетонировала установка «Град»

06.03.2023 в 08:54

Политика

Сюжет: ДНР, ЛНР, Украина: обострение

34638

Поделиться

По его словам, инцидент произошел во время боевой стрельбы.

Фото: pixabay.com

Подполковник Луганской Народной Республики в отставке Андрей Марочко заявил, что на артемовском направлении в районе подконтрольного киевскому режиму населенного пункта Часов Яр из-за некачественных боеприпасов сдетонировал весь боекомплект установки БМ-21 «Град».

По его словам, инцидент произошел во время боевой стрельбы. Один из снарядов установки застрял в направляющей, а после сдетонировал.

«Далее пошла цепная реакция, вследствие которой оставшиеся снаряды начали хаотично разлетаться по позициям украинских военнослужащих», — добавил Марочко.

Он уточнил, что при взрывах погибли двое украинских военных, восемь получили ранения. Помимо прочего, установка была полностью уничтожена в результате детонации.

Подписаться

Авторы:

• org/Person»>

  Антон Тихонов

Луганская народная республика

Источник:
РИА Новости

Что еще почитать

Что почитать:Ещё материалы

В регионах

• В Рязани из трудового рабства спасли 25-летнюю девушку с грудным ребёнком

  Фото

  34909

  Рязань

  Анастасия Батищева

• В Новосибирске ученики третьего класса устроили забастовку и не пришли в школу

  21928

  Новосибирск

  Елена Балуева

• Глава ЧВК «Вагнер» пожаловался на Ярославскую область

  Фото

  19812

  Ярославль

• Аналитики предрекли трудную битву за Крым между Киевом и Россией

  15120

  Крым

  фото: МК в Крыму

• Важные запреты: что можно, а что нельзя делать на праздник Пасхи

  Фото

  14032

  Псков

• В США представили снаряд, который поможет Украине бить по Крыму

  9001

  Крым

  фото: МК в Крыму

В регионах:Ещё материалы

Обзор БМ-21 «Град» (9К51)

РСЗО Град

Реактивные системы залпового огня (РСЗО) представляют собой грозную тактическую силу. Несмотря на относительно низкую точность стрельбы, их залп позволяет накрыть большую площадь, поражая живую силу и технику противника. Реактивная артиллерия появилась в годы второй мировой войны. Её разработкой занимались все воюющие страны, однако для советских людей этот вид оружия прочно связан с гвардейским миномётом «Катюша». Он стал родоначальником российских РСЗО.

История системы «Град»

После войны советские оружейники активно разрабатывали реактивные системы, в результате чего в 1963 году в тульском НИИ 147 (ныне НПО «Сплав») под руководством Александра Никитовича Ганичева была создана установка БМ-21 Град 9К51 (второе цифровое обозначение является индексом Главного ракетно-артиллерийского управления Министерства обороны – ГРАУ). Любопытно, что неофициальное название установки – «Град» – положило начало традиции. Все последующие системы залпового огня, разработанные в Советском Союзе и России, получали имена, связанные с атмосферной стихией – «Смерч», «Ураган», «Торнадо». Последняя установка является модифицированной версией классического Града.

Первое боевое применение РСЗО «Град» произошло в 1968 году во время приграничного конфликта с Китаем на острове Даманский. «Грады» активно применялись советскими войсками в Афганистане. Российская армия использовала РСЗО в первую и вторую чеченскую кампании и во время конфликта в Южной Осетии в 2008 году.

Системы «Град» выпускались до 1988 года на ОАО «Мотовилихинские заводы» в Перми. Снаряды изготовлялись тульским НПО «Сплав». По лицензии РСЗО делают в Белоруссии (марка носит имя «Белград») и на Украине (под названием «Бастион»). Сегодня установки «Град» активно используются в конфликте на востоке Украины, в Сирии и Ливии. С 1963 года советская и российская оборонка выпустила порядка 6500 установок и три миллиона снарядов к ним. Чуть больше половины машин стоят сегодня на вооружении российской армии или находятся в консервации, остальные списаны, проданы или поставлены в порядке военной помощи в 50 стран мира. Любопытно, что после распада Варшавского блока 130 машин купила в Румынии армия США.

Модификации РСЗО «Град»

За четверть века серийного производства системы БМ-21 Град 9К51 было создано множество её модификаций.Они отличаются друг от друга:

• конструкцией снаряда;
• количеством пусковых направляющих;
• используемым автомобильным шасси.

Неуправляемый реактивный снаряд (НУРС) установки «Град» имеет калибр 122 мм. Его двигатель работает на твёрдом топливе. У снаряда могут быть фиксированные и раскрывающиеся стабилизаторы. Взрыватель может быть контактный, бесконтактный и электронный. В последнем случае возможен подрыв НУРСа в полёте над заданной точкой местности. Поражающее воздействие – фугасно-осколочное. «Град» эффективно уничтожает живую силу на местности и в укрытиях и небронированную и легко бронированную боевую технику противника. Максимальная дальность полёта снаряда, выпущенного из системы «Торнадо» – 40 километров. В основном РСЗО применяют на расстоянии 4 — 15 километров. Мёртвая зона составляет 1,6 километра.

Пусковых направляющих в установке «Град» может быть 12, 36 и 50. Система повышенной огневой мощи называется «Прима». Снаряды перевозятся обычными грузовиками в ящиках или специальной транспортно-заряжающей машиной со стеллажами. Расчёт установки «Град» – 6 человек. За один залп установка может выпустить до 40 НУРСов за 20 секунд. На перезарядку системы достаточно 7 минут.

Масса одного снаряда РСЗО «Град» – от 56 до 78 кг. Длина – 2,75 – 3 метра. Вес боевой части – 17 – 18 кг, в том числе 6 кг – взрывчатое вещество.

Базовая модель «Града» размещалась на автомобиле Урал-375Д. Для установок с большим количеством направляющих используются автомашины УРАЛ- 4320, ЗиЛ-131 и КАМАЗ-5350. Существует десантный вариант на базе ГАЗ-66 и полковая тяжелая установка на гусеничном ходу. Белорусские «Грады» размещаются на базе автомобиля МАЗ 6317, украинские «Бастионы» – на КрАЗ 6322.

Скорость хода установок на автомобильных шасси – 75 – 90 километров в час. Все автомобили, на которых монтируются системы «Град», обладают полным приводом и повышенной проходимостью.

град · PyPI

Hail — это инструмент общего назначения с открытым исходным кодом для анализа данных на основе Python с дополнительными типами данных и методами для работы с геномными данными.

Hail масштабируется и имеет первоклассную поддержку многомерных структурированных данных, таких как геномные данные в исследовании полногеномных ассоциаций (GWAS).

Hail представлен как библиотека Python, использующая примитивы для распределенных запросов и линейную алгебру, реализованную в Scala, Spark и все чаще в C++.

Дополнительную информацию об использовании Hail см. в документации.

Сообщество

Град получил широкое распространение в научных кругах и промышленности, в том числе в качестве аналитической платформы для базы данных агрегации генома и быстрого GWAS UK Biobank. Узнайте больше о науке, основанной на граде.

Внесите свой вклад

Если вы хотите обсудить или внести свой вклад в разработку методов или инфраструктуры, пожалуйста:

• см. раздел «Для разработчиков программного обеспечения» руководства по установке для получения информации о компиляции Hail
• пообщайтесь с нами о разработке в нашем чате Zulip
• посетите Форум разработчиков для более подробного обсуждения

Hail использует подход непрерывного развертывания к разработке программного обеспечения, что означает, что мы часто добавляем новые функции. Мы информируем пользователей об изменениях в Hail через Дискуссионный форум. Мы рекомендуем создать учетную запись на Дискуссионном форуме, чтобы вы также могли подписаться на эти обновления.

Сопровождающий

Hail поддерживается командой лаборатории Нила в Центре психиатрических исследований Стэнли Института Броуда Массачусетского технологического института и Гарварда, а также Отделения аналитической и трансляционной генетики Массачусетской больницы общего профиля.

Свяжитесь с командой Hail по телефону [email protected] .

Ссылка на Hail

Если вы используете Hail для опубликованных работ, пожалуйста, укажите программное обеспечение. Вы можете получить
ссылка на версию Hail, которую вы установили, выполнив:

 импортировать град как hl
печать (hl. цитирование ())
 

Что будет выглядеть так:

 Приветствую команду. Приветствую 0.2.13-81ab564db2b4. https://github.com/hail-is/hail/releases/tag/0.2.13.
 

Благодарности

Команда Hail имеет несколько источников финансирования в Broad Institute:

• Центр психиатрических исследований Стэнли, который вместе с лабораторией Нила предоставил невероятно поддерживающий и стимулирующий дом.
• Главные исследователи Бенджамин Нил и Дэниел МакАртур, чье научное лидерство было необходимо для решения правильных проблем.
• Джереми Вертхаймер, чьи стратегические советы и щедрая благотворительность сыграли важную роль в росте влияния Hail.

Благодарим за щедрую поддержку:

• Национальный институт диабета, болезней органов пищеварения и почек
• Национальный институт психического здоровья
• Национальный исследовательский институт генома человека
• Инициатива Чана Цукерберга

Мы хотели бы поблагодарить Zulip за поддержку
с открытым исходным кодом, предоставив бесплатный хостинг, и YourKit, LLC за щедрое предоставление
бесплатные лицензии для YourKit Java
Profiler для разработки с открытым исходным кодом.

Hail Interoperation — Glow документация

Glow включает в себя функцию преобразования между
Приветствуем MatrixTable и Spark DataFrame, аналогичный созданному
с собственными источниками данных Glow.

Создать кластер града

Для использования функций взаимодействия Hail необходимо, чтобы Hail был установлен в кластере.
В кластере Databricks
установите Hail с переменной окружения.
См. документацию по установке Hail, чтобы установить Hail в других конфигурациях.

Преобразование в светящийся кадр данных

Преобразование из Hail MatrixTable в Glow-совместимый DataFrame с помощью функции from_matrix_table .

 из функций импорта Glow.Hail
df = functions.from_matrix_table(mt, include_sample_ids=True)
 

По умолчанию генотипы содержат идентификаторы образцов. Чтобы удалить идентификаторы образцов, установите параметр include_sample_ids=False .

Отображение схемы

Вариантные поля Glow DataFrame получены из полей строки Hail MatrixTable.

Идентификаторы образцов генотипа Glow DataFrame получены из полей столбца Hail MatrixTable.

Все остальные поля генотипа Glow DataFrame получены из полей ввода Hail MatrixTable.