飞行员(翼地面测量包括VPM,LAQ建模)ECLIF3(地面和飞行测量的排放/关节尾尾:100%SAF,混合物)Corac Volcan(100%SAF兼容性,地面和飞行测量值。对于各种燃料组成和燃烧模式),ECOD(SAF排放测试)Corac Cirrus H2(H 2 C围栏建模,H 2 C候选者评估,实验室expe。+与DGAC/CLIMAVIATION),蓝色秃鹰(H2C围栏实验)Ca hydea(H 2 C Demo Prepa。,梳子。开发,低NOX技术,概要建模)
简介 每位飞行员都有一个工具箱,里面装着多年来收集和掌握的各种工具。除其他外,该工具箱可能包含紧急程序、操作限制、法规或说明,以及各种经验教训。掌握基本的空气动力学原理是专业飞行员的重要工具,尤其是在军事航空中旋翼飞行的严酷条件下。了解空气动力学的基本原理可以挽救您的生命。一次又一次,事故报告将事故的起因归咎于对空气动力学原理缺乏了解或应用不当。在飞行训练中接触这些原理及其应用只是掌握基本概念的第一步。每个职业都需要继续教育。铁磨铁,我们相互学习。飞行员有责任不断磨练自己的技能,以保持可能影响任务完成或机组人员生存的优势。定期复习系统和空气动力学课程材料将提供最大的保留和即时回忆。每次飞行员重读课文时,他们都会收集一些新的事实或关系,以提高他们的整体理解,甚至在踏上新飞机之前。对航空安全官课程飞行员的调查显示,调查事故所需的空气动力学原理很少从飞行训练中保留下来。每位航空安全官 (ASO) 都会在课程中完成 20 小时的旋翼空气动力学讲座。从这门课程中可以清楚地看出,每个人不仅有能力,而且有很强的积极性,使基本的空气动力学原理成为他们工具箱中不可或缺的一部分。他们的目标不是培养事故调查技能,而是培养他们可以共享的事故避免技能。因此,本书的目标是以简单易懂的方式介绍直升机空气动力学原理,以便最新的海军飞行员学生和最老的教练飞行员都可以使用简明准确的参考。然而,最好的工具只对那些开发和保持一定专业水平以使其使用成为第二天性的工匠有用。范围 这本参考书提供了对直升机传统和历史、直升机基本原理和空气动力学原理的广泛理解。它旨在成为机队飞行员可以用作单一来源文档的参考书,而不仅仅是飞行学校的参考书。它包含大量信息以及大量参考资料。这本参考书是由训练空军联队五号飞行教官和学术教官共同努力制作的。这项工作正在进行中,将定期更新。请将参考列表、参考资料的解释或所呈现的信息中的任何错误报告给训练空军联队五号学术培训部门。
CW5 奥尼尔获得的奖项和勋章包括功绩勋章、功绩服务勋章(1 枚橡树叶簇)、航空勋章(数字 10)、陆军嘉奖勋章(第 5 次颁发);陆军成就勋章(银色橡树叶簇)、功绩单位嘉奖(1 枚橡树叶簇)、国防服役勋章、武装部队远征勋章、伊拉克战役勋章(2 颗服役之星)、阿富汗战役勋章(4 颗服役之星)、全球反恐战争远征勋章、全球反恐战争服务勋章、北约勋章、韩国国防服役勋章和高级飞行员徽章。
1000 Ser N00R/741 2024 年 12 月 10 日 来自:海军航空训练部部长 致:预备役处理和附属中心 主题:海军航空训练部预备役部队飞行员选拔委员会主席结果 编号:(a) CNATRAINST 3740.8P 1。根据参考 (a),海军航空训练部飞行员选拔委员会主席 (ASB) 于 2024 年 12 月 3 日召集训练航空联队 (TW) 预备役部队 (RC) 一、二、四、五和六。委员会由以下成员组成: 等级 姓名 指挥官 ASB 头衔 CAPT Scott Paul CNATRA 总裁 CAPT Christopher Lemon CNATRA 成员 CAPT Darby Gray TW1 成员 CAPT Shaun Steinbarger TW2 成员 CDR Austin Harvey TW4 成员CDR David Haglund TW5 成员 CAPT Joel Gow TW6 成员 CDR Christopher Glenn CNATRA 记录员 2。以下候选人被选入指定职位: TW-1 RC 等级名称 Desig TRARON RUIC BIN LCDR Phillip Kunzig 1315 VT7 84195 E001510 LCDR Ameen Nasser 1315 VT7 84195 E001511 LCDR Michel Reeher 1315 VT7 84195 E001520 LCDR Devin Taylor 1315 VT7 84195 E001536 LCDR Travis Hewitt 1315 VT9 84190 E001512 LT William Hinkamp 1315 VT9 84190 E001513 TW-2 RC 等级名称设计 TRARON RUIC BIN LCDR Bradley Kerr 1315 VT-21 84191 4024926 LCDR 马修·莫里斯 1315 VT-22 84192 4046734
• 计划批准日期:2023 年 6 月 1 日 • 会员资格:2023 年 6 月 11 日 • 飞行员签署 FY23 AvB:2023 年 6 月 30 日 • FY23 AvB 开始日期:2023 年 6 月 30 日 提供视频工作辅助工具来指导成员完成预备役 AvB 流程,可以通过以下路径找到:myFSS 首页/有用链接/myFSS 培训库/空军预备役 (AFR)/AFR 航空奖金计划 (AvB) 联队人才管理顾问 (WTMC) 或其指定代表应通过位于 Comm 210-565-0102/DSN 665-0102 的 Total Force 服务中心联系 HQ ARPC 特别薪酬和奖励部门 (DPATI) 提出任何问题或疑虑。
1.0 航空体检标准 1.1 简介 1.2 一般要求 1.3 本指南的目的 1.4 航空人员类别 1.5 一级标准 1.6 学生海军飞行员申请人 (SNA) 标准 1.7 指定海军飞行军官 (NFO) 标准 1.8 申请人学生海军飞行军官标准 1.9 指定标准: 海军飞行外科医生 海军航空医学医师助理 海军航空生理学家 海军航空实验心理学家 海军航空验光师 1.10 申请人标准: 海军飞行外科医生 海军航空医学医师助理 海军航空生理学家 海军航空实验心理学家 海军航空验光师 1.11 指定和申请人海军机组人员(固定翼)标准 1.12 指定和申请人海军机组人员(旋翼机)标准 1.13 III 类人员 非取消资格条件 1.14 指定和申请人空中交通管制员标准军事和海军部文职人员 1.15 关键飞行甲板操作员标准主任、观察员、检查员非飞行员着陆安全操作员直升机管制员部队指挥官指定的其他人员 1.16 非关键飞行甲板人员标准 1.17 维护飞行员夜视系统的人员标准 1.18 选定乘客、项目专家和其他人员 1.19 海军航空水上生存训练教员(NAWSTI)和救援游泳者学校培训计划标准 1.20 IV 类人员:申请人现役和 DON/DOD-GS 无人机系统(UAS)操作员标准[飞行器操作员(AVO)、传感器操作员(SO)、任务有效载荷操作员(MPO)和无人机系统指挥官(UAC)] 1.21 申请人清单 1.22 指定清单
可持续性是一个广泛的概念,也是最不为人理解的概念之一。根据不同的观点和动机,有许多方法可以定义和解决这些问题。这种担忧并不新鲜。法国先驱飞行员、记者和作家安托万·德·圣·埃克苏佩里强调了我们地球的美丽(Terre des hommes)和保护它的必要性 [1]。自密集工业化初期以来,许多作者就试图警告如此快速的发展会对我们的环境造成的影响 [2、3 和 4]。没有人关注这些声音。全球化和日益增长的商业强度,加上互联网、新冠疫情和集约农业的加剧,加速了我们环境的恶化。谷歌推出的以广告为基础的商业模式以及人工智能放大的营销新实践正在推动人们的购买
按顺序提交 1 个合并 PDF 文件(无作品集):1.申请人信息表 2.预筛选文件 3.求职信(致函“董事会主席”)4.简历 5.官方大学成绩单(原件或原件复印件)6.AFOQT 分数(必须与材料包一起提交 - 不接受延迟提交)7.TBAS 分数(必须与材料包一起提交 - 不接受延迟提交)8.飞行员证书复印件(如适用)9.飞行日志最后一页的复印件,显示飞行小时数*10.推荐信(2 或 3 封好的推荐信,证明您作为飞行员/领导者的技能)11.空军表格 24(如果已经是空军军官,则不需要)12.当前体能测试报告(如果是军人)13.最近的 EPR/OPR/绩效报告(如果是军人)
代码 职称 1117 水面战 1127 潜艇战 1137 特种战 1147 特种作战 1207 人力资源 1287 永久专业招聘人员 1317 海军飞行员 1327 海军飞行军官 1527 航空维修值班军官 3107 补给部队 b. 这些军官负责指导海军预备役在当前舰队行动中的训练和管理。为在计划中保持高水平的作战经验,各级别的 TAR 军官均按照 MILPERSMAN 1301-110 规定的服役期限服役,与现役军人相当,在岸上值班期间交替参加预备役管理服役。 2. 申请信息。详细的申请程序和申请样本可在 https://www.mynavyhr.navy.mil/Career-Management/Community- Management/Officer/Reserve-OCM/ 获取,以协助申请
摘要:美国军事飞行员领导者被迫以有限的情报做出具有挑战性的战术决策。我们的顶点团队创建了 AI 技术路线图,该技术可以帮助飞行员做出合理的战术决策。这项研究探讨了人类的局限性以及 AI 系统为何有益,以及实施该技术所需的概念,例如多层神经网络 (MLNN)、多智能体强化学习 (MARL)、随机模型和 AI 团队。具体来说,它研究了如何使用多层神经网络和多智能体强化学习为行动方案 (CoA) 的成功提供最佳路径。该路线图包括一个实验设计,它将有助于开发一个随机环境,帮助飞行员开发驾驶 UH-60 黑鹰的 CoA,这将为进一步将人工智能应用于军事战术决策奠定基础。