运用3D打印技术提升装备保障训练水平

3D打印技术是一种快速成型技术,在不同领域均有成熟应用。部队现有的技术人才构成、成熟配套的软硬环境、打印材料的多样性,为3D打印技术应用于装备保障训练提供了可能。目前,部队现有的装备保障训练手段仍较为传统、单一,特别是工作原理、故障排除课目很难保证训练效果,严重制约装备保障能力提高。应用3D打印技术,着重对重难点课目进行设计,解决"无法训、训不到、效果差"等训练瓶颈问题,是对现有训练手段的丰富和完善,是继模拟训练、虚拟训练之后的又一新手段、方法,对提高装备训练水平、保证训练质量有重大意义。     

话务女兵业务训练周期的心理特点

针对空军某基地通信站女兵连话务女兵的业务训练周期逐渐变长的情况进行研究,将话务专业的"训练周期"划分为基础业务训练阶段、上机跟班训练阶段、考核冲刺阶段、单放后适应阶段及业务熟练阶段5个阶段。从心理学的角度入手进行原因及对策分析,建立"兴奋期-适应期-疲劳期-调整期-实现期"的心理周期模型。以此为框架分析女新兵在各个训练阶段的心理特点,分别以"培养和提高自信""注意集中和正确归因""焦虑情绪和心境状态的调节"及"目标设置"为重点制定阶段性对策,并着眼训练全过程,从帮助新兵持续保持适当的动机水平的角度提出应对办法。     

基于虚拟现实技术的案例式反恐指挥训练

本文探讨将虚拟现实技术引入案例式反恐指挥训练,首先分析基于虚拟现实技术案例式指挥训练的理论依据;对案例式VR反恐指挥训练的流程进行设计,并确定案例式VR反恐指挥训练内容;对训练中应把握的原则进行了明确,研究创新部队指挥训练形式具有参考价值。     

功能性军事体能训练与心理训练结合运用探索——以新兵体能训练为例

在军队改革的大环境下,军事训练从难从严向实战化聚焦将成为日常训练的常态,而体能训练就是其中最为基础和重要的训练。但是,现阶段的军事体能训练仍然存在着训练理论不系统、训练方法不科学、相关心理指导和心理训练缺乏等弱点,从而造成体能训练成绩提升缓慢、训练损伤居高不下的问题。本文运用功能性军事体能训练和心理训练相结合的方法,从新兵体能训练着手,对其进行身心干预,旨在增强心理适应能力、提高训练成绩、减少训练损伤,为提高部队实战化训练水平打下基础。     

基于HLA的潜艇作战仿真训练系统

潜艇是一个技术密集、功能设备较多,操作战位分散、相互协同要求高的作战整体,其作战仿真训练系统对各仿真部位和控制部位的可重用性和互操作性要求很高,潜艇作为潜艇作战仿真训练系统的核心,其仿真水平的高低将直接影响整个系统的训练效能.为了提高潜艇作战仿真训练系统联邦的可重用性,增强各仿真部位和控制部位的互操作性,构造更为合理的体系结构,结合潜艇部队装备发展和作战训练实际,基于高层体系结构(HLA)机制,重点研究基于HLA的潜艇作战仿真训练系统联邦中潜艇联邦成员的实现问题.     

共享经济视域下的军事训练场地整合

军改以来,"军委管总、战区主战、军种主建"的格局打破了原有军事训练场地的建设、管理和使用模式,训练场地需求旺盛,缺口较大,急需构建适应新体制新机制的新型训练场地建设管理体系,满足训练需求。本文分析了当前军事训练场地建设管理中存在的问题,提出了基于共享经济模式整合军事训练场地资源的对策措施。     

以联合训练推动军种训练提质增效

联合训练以军种训练为基本支撑,形成作战能力的关键在于军种训练与联合训练的无缝衔接。在新的领导指挥体制下,战区作为组织开展联合训练的主体,必须将军种训练纳入战区联合训练的整体计划。因此,军种训练要从标准体系、训练内容、组训模式等方面进行革新优化,切实将军种作战能力融合形成联合作战能力。本文针对当前军种在训练过程中出现的思维转变慢、训法不灵活和联训质效偏低等问题,着眼联训需求、部队建设实际以及战争发展方向,从提升联合素养、深化联合观念、丰富训练内容、引入智能化军事训练方法、优化训练环境、督导训练落实等方面提出了对策建议,以期以联合训练牵引军种训练提质增效,切实推动联合训练不断向高水平跃升。     

新形势下军队军事计量培训建设

随着我军信息化建设的不断发展,军事计量在装备全系统、全寿命、全过程监管中发挥着越来越重要的作用。武器装备信息化程度越高,越需要严苛的计量保障体系,而计量人员是军事计量保障工作的主体,所以,加强我军军事计量人员的培训工作,具有非常重要的意义。本文通过对地方计量人员培训体系进行分析,利用军地融合方式,研究我军军事计量培训工作在新时期新阶段的发展思路。     

舰船消磁智能仿真培训系统研究

介绍了一种集成应知／应会培训与智能消磁流程培训的舰船消磁智能仿真培训系统的设计与构成．     

一种无师训练的模糊极小极大人工神经网络

提出了一种无师训练的fuzzymin max人工神经网络,它兼有一般fuzzymin max网与ART2网的优点,既弥补了fuzzymin max网不能自适应在线学习新类的缺陷,又消除了ART2网警戒门限过高的弊病.经模式识别仿真对比,对同样的输入数据,文中提出的网络用较低的警戒门限值即可达到ART2用很高的警戒门限值才能达到的分类效果,且计算量大大减少.得到的结论是:对模式识别而言,文中提出的网络比fuzzymin max网和ART2网更具有实用价值.