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战术空军司令部攻击 1965 年 12 月 - 空战司令部
操纵杆，鸟儿的反应是进入倒旋。我个人并不责怪它。旋转恢复也是如此。如果你自动启动旋转恢复控制来纠正初始旋转，则可能导致鸟儿旋转。一旦旋转，你应该在鸟儿开始恢复时逐渐放松适当的旋转恢复控制，否则你将最终以相反方向的旋转结束。换句话说，你必须静止驾驶飞机！当某些飞机完全失速时，它们会突然断裂、高偏航率、上仰或同时出现这些情况。试飞员说要中和控制装置并等待。如果鸟儿没有恢复，它将进入完全旋转。等待旋转稳定下来后再尝试恢复。某些飞机不允许这样做，例如 F-100。对于其他飞机，你可以而且应该这样做。有两个目的。••当您将控制杆保持在空档（或已松开）时，它有助于给飞机时间恢复，并让您有时间稳定下来并分析旋转的方向。分析旋转并不是一件容易的事。当承包商飞行员在测试程序中演示旋转时，他有几件事情要做。他研究了工程数据并知道会发生什么。他踢了鸟一下，让它旋转，并希望迫使它朝他想要的方向旋转。此外，他在这方面有很多经验。当您被抛入旋转时，您很可能会陷入困境。您可能一直试图超越另一支部队。突然，您的飞机不再做您希望它做的事情。你与之抗争。它突然折断、翻转并似乎翻滚。此时，飞机内的液体
TAC 攻击 1964 年 6 月 TAC 机组长 - 空战指挥部
我们目前的调查系统表面上揭示了事故和事件的原因。然而，整个指挥部的调查人员和审查机构往往集中甚至只将他们的努力局限于纠正显而易见的因素。结果，许多不太明显但同样重要的原因被忽视了。例如，当事故发生是因为某人违反了指令时，我们必须找出他违反指令的原因。其他人是否违反了指令并树立了危险的先例？指令措辞是否不当或含糊不清？涉事人员是否知道该指令？如果不知道，为什么？通过更认真地探究每起事故和事件的明确原因背后的模糊原因，然后采取迅速而明确的行动纠正每个薄弱环节，我们可以在每次调查中学到更多并取得更多成就。几乎无一例外，对每起事故或事件进行坚定而深入的检查都会发现值得积极改进的可疑领域，即使这些领域并非直接原因。每个主管都必须认识到这一宝贵的事故预防工具，并通过自己的努力独立扩大每次正式调查的范围。
TAC 攻击 1964 年 11 月团队努力 -空战司令部
当老北风先生从冰冷的北极的家中呼啸而出时，他带来了两个麻烦的朋友，阴沉的天空和滑溜的跑道。在古老的飞行牧场周围，很难说谁会带来最大的痛苦。阴沉的天空会突然带来泪水、雨夹雪和大雪，使寻找古老的飞行牧场变得非常困难，而老滑溜的天空会让在找到牧场后停留更加困难。这是龙的季节。•• 如果一个着陆的鸟人回头看到一条好降落伞龙在他的铁鸟后面，他通常可以停止出汗。如果他回头看到一条坏降落伞龙，或者根本没有龙，他会像七月的高炉司炉工一样出汗。如果他及时得到一条钩龙，他可能能够借助一条小链龙或胶带龙的帮助来防止他的鸟弯曲。但是，在正常操作中，它们都无法取代好降落伞龙。
基于 A3C 深度强化学习的空战机动决策方法
摘要：针对无人战斗机空战中的机动决策问题，本文提出了一种基于深度强化学习的无人战斗机自主机动决策方法。首先，建立敌我双方无人战斗机飞行机动模型及机动库。然后，考虑到无人战斗机俯仰角不同时各动作不同的状态转换效果，将俯仰角等10个状态变量作为状态空间。结合空战态势威胁评估指数模型，设计内部奖励与稀疏奖励相结合的两层奖励机制作为强化学习的评估依据。然后，根据异步优势演员-评论家（A3C）算法，构建全连接层的神经网络模型。通过多线程的方式，UCAV与环境不断交互学习，对模型进行训练，逐步学习到最优的空战机动对抗策略，并指导UCAV进行行动选择。该算法通过多线程异步学习，降低了样本间的相关性。最后，在三种不同的空战场景中验证了该方法的有效性和可行性。
使用多智能体深度强化学习进行空战模拟中的智能体协调
摘要 —基于模拟的训练有可能显著提高空战领域的训练价值。然而，合成对手必须由高质量的行为模型控制，才能表现出类似人类的行为。手工构建这样的模型被认为是一项非常具有挑战性的任务。在这项工作中，我们研究了如何使用多智能体深度强化学习为空战模拟中的合成飞行员构建行为模型。我们在两种空战场景中对多种方法进行了实证评估，并证明课程学习是一种处理空战领域高维状态空间的有前途的方法，并且多目标学习可以产生具有多种特征的合成智能体，从而可以在训练中模拟人类飞行员。索引术语 —基于智能体的建模、智能智能体、机器学习、多智能体系统
国防和情报缩写和首字母缩略词
A2 空军情报参谋官（组成级） AA（1）攻击评估；（2）损耗分析；（3）高射炮；（4）进近通道；（5）自动关联器 AAA（1）高射炮；（2）空中进近通道 AAAOB 高射炮作战序列 AABNCP 先进机载国家指挥所 AAC 阿拉斯加空军司令部 AACB 航空航天协调委员会 AACE 陆军备用指挥与控制部队 AACOMS 陆军区域通信系统 AACS 姿态与天线控制子系统 AAD 空降突击师 AADC（1）陆军防空司令部； (2) 区域防空指挥官 AADCCS 区域防空指挥和控制系统 AADP 区域防空计划 AADS 防空系统 AAE 陆军采购执行官 AAF 陆军机场 AAFES 陆军和空军交换服务 AAFIF 自动化空中设施信息文件 AAG 陆军炮兵群 AAI 空对空拦截 AAIFF 空对空识别 敌我 AAM 空对空导弹 AAO 作战区分析 AAR (1) 有源阵列雷达；(2) 行动后报告 AAS 分析员自动化部分 AASLT 空中突击 AATS 自动化架构工具套件 AAVS 航空航天视听服务 AAW 反空战 AAWC 反空战指挥官 AB 空军基地 AB2 空战指挥系统 (ABCS) 旅及以下 ABC 空降兵 ABCCC 空降战场指挥和控制中心 ABCOMM 备用/备份通信
空军条令文件 2-1 - GlobalSecurity.org
本空军条令文件 (AFDD) 实施了空军政策指令 (AFPD) 10-13《空中和太空条令》。AFDD 2-1《空战》制定了空战作战条令。它为作为航空航天战争一部分的空中作战提供了初步指导。具体而言，该文件包含指导空军在战时行动的组织、指挥和控制、使用和支援的信念和原则。它研究了目标、力量、环境和行动之间的关系，这些关系增强了空中作战对实现指定目标的能力。它侧重于事件的顺序以及力量和资源的应用，以确保航空航天力量对军事和国家目标做出有益的贡献。它研究了指挥关系、情报、空间、后勤和其他因素对空战计划和实施的重要性。
ACC Safety 宣布 FY24 第三季度获奖者
弗吉尼亚州兰利-尤斯蒂斯联合基地 — 空战司令部安全局自豪地宣布 2024 财年第三季度安全奖获奖者。该奖项旨在表彰个人、团队和单位在事故预防方面做出的贡献。
夜幕降临：空对空作战中的机器自主性
设计利用了约翰·博伊德的观察、定位、决策、行动 (OODA) 循环和能量机动结构，将为空对空作战带来新的和无与伦比的杀伤力。它提出，机器的综合优势应用于任务的性质，将使得挑战它的人类居住平台的想法类似于《轻骑兵的冲锋》中描述的不匹配。新技术的融合表明改变空战游戏规则的战术方法出现的最早阶段，但空军机构似乎持怀疑态度 - 也许是因为这种空中优势理论是在一个抵制和对其发展持谨慎态度的环境中开始的。1迄今为止，尚未开发出针对空战优化的可靠 RPA，国家和服务面临严重的财政紧缩，增加了风险规避。 2 此外，一架机器超越世界上最优秀的战斗机飞行员的想法可能会挫败和扰乱传统观念，引发政治争论。
国防和情报缩写和首字母缩略词
A2 空军情报参谋官（组成级） AA（1）攻击评估；（2）减员分析；（3）高射炮；（4）进近通道；（5）自动关联器 AAA（1）高射炮；（2）空中进近通道 AAAOB 高射炮作战序列 AABNCP 先进机载国家指挥所 AAC 阿拉斯加空军司令部 AACB 航空航天协调委员会 AACE 陆军备用指挥与控制部队 AACOMS 陆军区域通信系统 AACS 姿态与天线控制子系统 AAD 空降突击师 AADC（1）陆军防空司令部； (2) 区域防空指挥官 AADCCS 区域防空指挥和控制系统 AADP 区域防空计划 AADS 防空系统 AAE 陆军采购执行官 AAF 陆军机场 AAFES 陆军和空军交换服务 AAFIF 自动化空中设施信息文件 AAG 陆军炮兵群 AAI 空对空拦截 AAIFF 空对空识别 敌我 AAM 空对空导弹 AAO 作战区分析 AAR (1) 有源阵列雷达；(2) 行动后报告 AAS 分析员自动化部分 AASLT 空中突击 AATS 自动化架构工具套件 AAVS 航空航天视听服务 AAW 反空战 AAWC 反空战指挥官 AB 空军基地 AB2 空战指挥系统 (ABCS) 旅及以下 ABC 空降兵 ABCCC 空降战场指挥和控制中心 ABCOMM 备用/备用通信