基于QFD的作战部队演练任务需求分析?

需求分析是提高作战部队演练活动质量效益的重要保障。首先对QFD方法进行了概述;其次,提出了基于QFD的演练任务需求分析方法,探讨了基于QFD的任务需求分析过程,及其关键算法;然后,以电子蓝军反导防御作战演练为例,详细论述了基于QFD的演练任务需求分析方法的运用;最后,总结分析了基于QFD的演练任务需求分析方法运用应注意的几点问题。     

某型炮射导弹“瞄准-击发-跟踪-命中”系统设计与实现

针对某型炮射导弹射击训练问题,采用三维建模技术、三维控件技术以及状态机结构、事件结构、循环结构等节点函数,研发了基于SolidWorks和LabVIEW的某型炮射导弹“瞄准-击发-跟踪-命中”虚拟训练系统。该系统通过各节点函数实现了各部件的约束连接,同时展示了射击的过程和制导原理,且可使受训者通过鼠标和键盘与虚拟环境中的对象进行交互作用、相互影响,并使其在视觉上真实体验战场环境、熟悉操作规程。     

让“中心环节”与“中心工作”深度相融

<正>某单位党委议教会上提出：“一定要让‘中心环节’与‘中心工作’深度相融,紧贴训练形势、训练进度、训练课目,搞好专题性、针对性、经常性教育,坚决防止教育与训练相脱节、‘两张皮’。”这段掷地有声的话,引人深思、发人深省。何为“中心环节”？何谓“中心工作”？思想政治教育是增强部队凝聚力向心力创造力战斗力,团结动员官兵投身强军实践、履行新时代军队使命任务的中心环节。军事训练是部队经常性中心工作,是生成和提高战斗力的基本途径,是最直接的军事斗争准备。     

军人心理疲劳的产生及预防

“一天没怎么训练就感觉好累”“我动不动就会走神发呆”“我不想动只想睡觉”“我感觉一天几乎没怎么做事”,这些都是军人心理疲劳的外在表现,看似习以为常,但不加以重视则会导致焦虑、无助情绪以及自卑、抑郁等心理的产生。一、军人心理疲劳产生过程不论是日常训练。     

2022年深度学习技术主要发展动向分析

深度学习正逐渐成为新一代人工智能最核心的技术之一。对2022年深度学习热门领域的主要发展动向进行了综合评述。首先,介绍小数据小样本深度学习研究领域的最新进展;其次,探讨量子计算与深度学习的融合路径;然后,概述强化学习对通用智能的推动作用;最后,盘点深度学习在多模态学习方向的进展。综述表明,面向小数据、小样本的深度学习技术正在引领深度学习向自监督方向不断迈进,深度学习与其他先进计算范式(例如量子计算等)深入融合趋势愈发明显,强化学习在一定程度上具备解决复杂问题的通用智能,多模态深度学习技术已迎来关键性突破。     

新加坡打造“袖珍军事强国”

据美国《国防工业日报》2006年12月12日报道,新加坡国防部将与德国联邦国防部达成协议,计划购买96辆德国"豹-2"A4坦克("豹-2"出口型,66辆投入使用,30辆备用)和训练设备,德国还将负责对人员进行坦克操作培训."豹-2"坦克原本是作为北约应对前苏联庞大装甲集群而研制的,突出强调"以质胜量",是世界上公认的整体性能最好的坦克.东南亚其他国家现役或即将装备的坦克无论在机动力、火力还是防护力方面都与"豹-2"存在"代差".     

舰载综合反潜分系统仿真训练系统构建与优化

阐述了各型反潜系统的性能、特点与组成,分析了舰载反潜武器作战过程,利用结构化设计思想构造了反潜作战仿真模型,以最新型反潜火控设备为依托,结合部队模拟训练的特点,运用创新设计理念,优化了反潜分系统界面与指挥控制流程,对仿真模拟分系统的研制具有参考价值。     

飞行训练模拟器中的箔条质心干扰模型

对飞行员进行箔条质心干扰训练是某型飞机训练模拟器电子对抗分系统的主要内容之一。合理的模型建立是实现训练模拟功能的基础,针对此问题,构建了适合在训练模拟器中应用的数学模型,其中包括导弹比例导引、飞机机动以及箔条质心干扰等模型,并用MATLAB进行仿真验证,结果证明建立的模型均可以满足训练模拟器可信度和复杂度两方面的要求。     

基于云重心评判法的炮兵指挥训练水平评估*

炮兵指挥训练水平指标体系中,既有精确数值型表示的,又有语言值来描述的,给评估指标的数据处理带来了一定的困难。云重心评判法能较好地处理该类既有定性指标,又有定量指标的综合评价问题。构建了炮兵师(旅)指挥训练水平评估体系,详细介绍了运用云重心评判法来实现炮兵指挥训练水平评估的具体步骤。结合指挥决策指标体系实例,验证了该方法的有效。该方法具有一定的推广意义。     

做好预备役分队训练演习中思想政治工作的实践与思考

训练中的思想政治工作是政治工作的重要组成部分。预备役部队训练面临着人员难集中、习武热情淡化、利益得失观念较重的诸多现实问题．因此．做好训练演习中的思想政治工作,显得尤其重要。今年．我团结合一期分队训练演习,就充分发挥训练演习中思想政治工作的服务和保证作用,作了一些大胆尝试和探索,悟出了这样几条体会：