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聯合火力自動化（JFA）項目旨在將聯合火力指揮與控制（C2）數字化，以支持聯合目標定位周期。聯合目標定位周期中的一個重要步驟是為目標分配武器，以最大限度地提高總體效果。在科學文獻中，這一問題被稱為武器目標分配（WTA）問題。雖然有一些算法可以解決這個問題，但它們并沒有考慮移動武器。近年來，隨著無人駕駛航空系統（UAS）的發展，移動武器的使用變得更加便利，從一個目標移動到另一個目標的時間不再可以忽略不計。本科學報告介紹了一種算法，該算法在為武器分配目標時考慮到了武器的移動。對新問題進行了正式定義，并開發了一種啟發式方法。還開發了一個數據生成器，用于生成與現實生活類似的實例。結果表明，所開發的算法可以在可接受的時間內解決生成的實例。

本科學報告介紹了一種為目標分配武器的算法的開發情況。所解決的問題適用于陸地目標定位周期。它符合聯合火力現代化（JFM）資本項目，該項目旨在開發傳感器到射擊的概念和原型。簡而言之，所提出的算法利用從傳感器獲得的信息，以集中的方式有效地將目標分配給武器。報告的主要成果之一是介紹了為在分配質量和執行計算所需時間之間找到適當平衡而進行的戰略探索。這些成果將指導今后在這一主題上的發展。盡管主要是探索性的，但本報告強調了在設計這些算法時必須做出的一些權衡。在使用決策支持工具時，這些取舍會產生重大影響，用戶應予以理解。

報告概述如下：第2節回顧了科學文獻中的類似問題。第 3 節對問題進行了正式描述。第 4 節介紹了一些解決策略和數據生成器。第 5 節介紹并評論了所獲得的結果。第 6 節為結束語。在整個報告中，使用了標準符號。讀者可參閱表 9 了解所用符號的說明。

本研究的主要目的是為太空力量軍事理論奠定基礎。本研究進而確定軍事理論的普遍邏輯基礎必須如何與每個獨立戰爭領域的不同假設相結合，以建立該領域獨特的戰爭理論。一個領域的軍事理論不能簡單地嫁接到其他領域。海軍和空軍理論并不也是太空力量理論。相反，過去的軍事理論作為研究戰爭領域獨特性的起點。

本研究首先考察了陸、海、空三軍的歷史戰爭理論，從而確定了四個基本問題，這四個問題的答案促成了獨立的海空戰爭理論的產生。這四個問題分別圍繞著國家或軍事力量的四個要素：集中、交通線、攻防和政治目標。本著作的主要內容就是針對太空力量的具體情況詳細回答和研究這四個問題。

為了解釋太空力量集中的概念，引入了積極（有益）和消極（剝奪）太空力量這兩個術語。分別為正太空力量和負太空力量提出了相應的競爭和沖突連續體。關于太空通信線路，發現太空的廣袤和對光子（光基）通信及地面補給的依賴為太空領域帶來了一系列奇特的動態。這些動力--頻譜優勢、自適應后勤、太陽能--以意想不到的方式影響著太空戰的進行。為避免太空理論過于復雜化，將克勞塞維茨以陸地為中心的攻擊和防御定義重新應用于非地球環境。運用這些更新的定義，本研究表明，通過不對稱戰爭剝奪太空力量是目前最有效的戰略。反過來，也表明，通過對稱的方式，即大多數國家都建立類似的太空資產，獲得有利的太空力量通常是最有效的。最后，確立了太空力量在國家整體政治和軍事戰略中的重要性。本文認為，太空專業人士既要認識到太空為其他領域的戰爭提供了關鍵的聯系，又要認識到太空戰的計劃和實施必須有別于其他領域的沖突。

最終，本著作得出結論，太空力量的最佳尋求方式是了解國家力量從太空中的剝奪和衍生。在不久的將來，無論是小國還是大國，太空力量都將成為經濟和軍事話語中日益重要的組成部分。因此，本著作摒棄了對其他領域軍事理論的簡單套用，而是將太空作為一個獨立、獨特的作戰領域進行研究，力求使太空領域的軍事理論規范化、嚴謹化。

圖 2. 以航天器為目標的常見天基或地基武器（改編自國防情報局《太空安全面臨的挑戰》，10）

美陸軍高級軍事領導人正致力于獲取現代化的空中平臺和裝備，以增強美國陸軍克服現代一體化防空系統（IADS）帶來的反介入區域拒止（A2AD）威脅的能力。這種現代化工作的一個突出要素是使用自主無人機來戰勝 IADS 威脅，同時將陸軍士兵面臨的風險降至最低。本研究利用一個框架，從三個維度對自主能力水平進行分類：單獨行動能力、合作能力和適應能力。使用高級仿真、集成和建模框架（AFSIM）創建的虛擬戰斗模型模擬了對手 IADS 與由自主無人機、攻擊直升機和遠程精確射擊（LRPF）能力組成的友軍編隊之間的交戰。設計的實驗對不同自主水平的無人機性能進行了評估。實驗結果表明，低水平的自主性可使生存能力提高 20.74%，殺傷力提高 5.52%。

隨著對技術的依賴程度加深，沖突中實時決策的復雜性也在增加。在處理戰爭中使用的許多技術系統輸出的大量數據時，人的決策部分已成為制約因素。自主系統為減輕士兵的體力和認知負擔提供了機會。美國 2018 年《國防戰略》（NDS）[21] 指出，國防部（DoD）將 “廣泛投資于自主性的軍事應用”，以獲得對近鄰對手的優勢。

美國陸軍在《多域作戰（MDO）2028》[20]中承認，近鄰對手擁有復雜的反介入區域拒止（A2AD）環境和現代一體化防空系統（IADS），可在戰略和作戰層面抑制機動。應對這一挑戰的策略之一是讓無人機執行低風險偵察任務，識別對手的 IADS 目標，使攻擊直升機和遠程精確火力能夠穿透并瓦解 A2AD 威脅。美國陸軍機器人與自主戰略[19]預測，消耗性機器人空中平臺將很快承擔起曾經由高價值資產（如全乘員 AH-64 阿帕奇直升機）完成的任務。這種情況是一個非常適合自主相關研發的應用領域，因為它有可能降低大量風險。

這項研究評估了在 A2AD 環境中自主無人機行為對藍方（友方）空中表現的影響。在這一場景中，藍方無人機群通過紅方（敵方）的 IADS 進行區域偵察和移動接觸機動，以促進陸軍單元的繼續移動。藍方部隊在執行任務前的戰場情報準備期間發現了紅方 IADS 的構成。這一 A2AD 情景的建模是通過高級仿真、集成和建模框架（AFSIM）完成的。

本研究回答了以下問題：

1.在 A2AD 環境中，具備自主空戰管理（ABM）能力的無人機群能在多大程度上提高藍方無人機群和攻擊直升機的生存能力（即避免被紅方 IADS 發現和摧毀的能力）？

2.在 A2AD 環境中，具有自主反彈道導彈能力的無人機群在多大程度上可以提高所使用的藍方攻擊直升機的殺傷力（即探測和摧毀紅方 IADS 要素的能力）？

本論文的其余部分包括以下四章： 第二章是文獻綜述，主題包括自主性、A2AD 環境、基于智能體的建模與仿真 (ABMS) 以及實驗設計 (DOE)。第三章建立了 A2AD 場景、AFSIM 模型實施和實驗設計的結構，作為本研究的框架。第四章介紹了實驗模擬運行的結果及相關分析。第五章討論本研究得出的結論以及對未來研究的建議。

在國防訓練中應用模擬器不僅具有經濟意義，而且還能顯著減少排放。然而，直到現在，人們還沒有對應用模擬器所帶來的環境效益進行深入研究。本研究旨在量化印度陸軍使用選定模擬器進行訓練所帶來的環境和經濟效益。研究的一些主要發現如下

• T-90 駕駛模擬器在 30 年的假定壽命期內，在團級和中隊級可分別減少碳排放達 1919 噸和 640 噸。在經濟方面，它可以幫助裝甲團和中隊每年分別節省 45.4 億印度盧比和 1.4 億印度盧比。
• 在假設的 30 年壽命期內，T-90 乘員射擊模擬器可分別為裝甲團和裝甲中隊減少高達 3676 噸和 1225 噸的碳排放。而在經濟方面，它可以幫助裝甲團和裝甲中隊每年分別節省 12.7 億印度盧比和 4.13 億印度盧比。
• 用于輕型四輪汽車駕駛培訓的自動駕駛模擬器在 15 年的假定使用壽命內可減少 103 噸二氧化碳當量。而在經濟方面，它可以為一個團每年節省 375 萬印度盧比。
• 先進武器模擬器（AWeSim）可在 10 年內減少 55 噸碳當量，從經濟角度看，每年可節省 2460 萬印度盧比。
• 由于某些尖端武器系統的彈藥價格昂貴，實彈射擊訓練受到限制。盡管如此，還是有必要對人員進行此類系統的培訓，以提高其熟練程度和熟悉程度。模擬器（如防空模擬器，或稱 "3ADS"）彌補了這一不足，同時還消除了大氣中有毒氣體的釋放。

北約人為因素與醫學（HFM）研究任務組（RTG）HFM-297 的成立是為了支持 "評估用于提高人體性能的增強技術"。RTG 成員在 2017 年至 2022 年期間舉行了會議。在此期間，小組定期舉行會議（面對面和虛擬會議），以確定其將考慮的增強技術的范圍。這包括制定一個框架，以指導根據一套與人類性能和任務成果相一致的定義指標對增強工具和方法進行受控評估。目標之一是分析增強技術所支持的人類性能的相對優點，并確定跨領域主題，用于建立建議的最佳做法。這包括為繼續應用和研究增強技術以支持人類在軍事環境中的表現提出建議。在開展這些活動的同時，還經常與軍事領域專家和需求持有者以及研究和行業主題專家進行接觸。

為了管理分析中考慮的增強技術范圍，RTG 決定主要關注 "增強 "任務環境和任務過程的技術（如合成環境、界面技術），而不是直接針對操作者的技術（如外骨骼、神經植入）。盡管有這樣的區別，但要嚴格區分 "環境 "和 "操作員 "之間的增強仍具有挑戰性。盡管如此，在確定了范圍之后，RTG 297 著手開發一個框架來分析這些技術，并將研究文獻中的證據與操作要求相結合。這項調查所采用的框架包括應用 "優勢-劣勢-機會-威脅"（SWOT）分析方法。本報告通過正式的 SWOT 分析，按照從部隊組建到行動再到行動后總結經驗教訓的行動時間表，對以下五個性能領域進行了細分：

• 適應性教學和加速準備。
• 任務準備和排練。
• 實時支持和遠程控制
• 認知監控和優化。
• 行動后回顧。

對各性能領域進行 SWOT 分析后，發現所有任務領域和人類性能要求都有一些共同的主題。這些主題包括

• 人類性能前端考慮因素和人為因素原則是成功應用增強技術的核心；

• 在有效實施這些技術的過程中，對數據和信息技術基礎設施的固有依賴性，以及在制定數據標準和總體數據戰略方面持續投資和努力的必要性，以確保互操作性和可擴展性；

• 隨著增強技術越來越多地被軍事組織采用，安全、可靠性、隱私和道德方面的考慮將在增強技術中發揮決定性作用；

• 這些技術本身和可應用這些技術的任務集都具有非常動態（快速發展）的性質，這對系統評估這些技術的有效性和價值提出了重大挑戰，特別是對 RTG 研究中典型的傳統報告形式而言；

• 盡管如此，RTG 審查的證據表明，一些增強技術在培訓（如自適應教學系統、視覺合成環境）和作戰（如增強現實）環境中已經有了良好的記錄；以及

• 一些不斷發展的技術（如機器學習、性能監測、虛擬現實的觸覺界面）在近期和遠期應用中大有可為，可支持軍事人類性能和訓練，但在實際應用之前還需要進一步的研究。

考慮到 RTG 在確定研究范圍、分析框架以及與主題專家合作以確保研究的相關性方面所面臨的挑戰，該小組成員建議北約 STO 考慮采用更具動態性和響應性的流程和格式（例如，利用社區提供的信息進行基于網絡的報告輸出），以便對快速發展的技術領域（如用于人類表現和訓練的增強技術）進行研究。

圖1-2:支持感覺和認知增強的增強模型

該項目為與使用無人系統支持分布式海戰（DMO）有關的作戰概念和系統設計決策提供信息。研究通過系統地改變仿真模型中的系統設計特征和作戰活動，支持對無人系統（UVC）進行能力級分析。分析結果表明，UVC 可提高各種無人系統的作戰可用性（Ao）和使用時間（TOS），因為它可隨時進入維護、加油和重新武裝設施，而無需長時間前往岸基設施或分布式支援艦艇。在比較使用 UVC 的配置與在自適應兵力包 (AFP) 中分配無人系統支持的配置時，單個無人系統的 Ao 提高了 6% 到 31%。仿真模型分析確定了 UVC 架構，其中包括至少 8 個無人機發射回收站、至少 3 個船舷托架和至少 5 個甲板井托架，以最大限度地提高 Ao。

在支持分布式海上作戰（DMO）時，無人系統有可能發揮兵力倍增器的作用，在提高殺傷力的同時降低有人系統的風險。然而，無人系統到岸基維護、加油和重新武裝設施的轉運時間減少了可用于支持執行 DMO 的自適應兵力包（AFP）的總體駐扎時間（TOS）。本項目研究了無人水面艦艇 (USV)、無人水下航行器 (UUV) 和無人機 (UAV) 在美國海軍現有艦艇上的集成問題，該艦艇已被重新改裝為無人載具 (UVC)。在本報告中，"UxV "一詞用于描述無人系統這一類別。

如 Van Bossuyt 等人（2019 年）所述，項目團隊采用了系統定義、系統建模和系統分析的通用系統工程流程序列。在系統定義過程中，項目團隊重點開發了作戰概念（CONOPS），并定義了 UVC 的系統要求。系統建模活動的重點是構建 UVC 的離散事件仿真模型。在系統分析階段，團隊利用所開發的模型來評估 UVC 的各種設計參數對每種無人系統類型的運行可用性（Ao）的影響。

A. 系統定義

在系統定義階段，從自上而下和自下而上的角度開發和考慮了 UVC 要求。從自上而下的角度來看，團隊分析并確定了滿足總體任務有效性目標所需的能力，而與任何現有的候選平臺無關。從自下而上的角度來看，團隊評估了一艘登陸直升機船塢（LHD）艦，以確定該平臺可實現的最大 UVC 能力。通過查閱文獻和分析利益相關者的需求，項目團隊確定了 UVC 的以下關鍵能力：指揮與控制 (C2)、UxV 發射、UxV 維護和 UxV 回收。根據設想，UVC 將包括著陸甲板無人機發射和回收站、無人機維護/布防/燃料艙、用于大型 USV/UUV 操作的船舷艙或站，以及用于小型 USV/UUV 操作的井甲板艙。

B. 系統建模

項目構想將 UVC 視為針對地面和岸上敵對兵力實施 DMO 的 AFP 的一部分。UVC 的作用是支持 UxV 對敵方岸基導彈基地進行偵察和打擊。在打擊階段之前、期間和之后，UxV 提供全天候的情報、監視和偵察（ISR）、目標定位和戰損評估服務。UVC 的總體目標是通過消除到岸基支持設施的較長運輸時間來增加 UxV 的全時服務時間。為實現這一總體目標，研究小組選擇 "航程 "和 "持續停留時間 "作為性能指標（MOP），并選擇 "UxV 任務時間"、"UxV 停機時間 "和 "維護灣利用率 "作為效果指標（MOE）。

設計并開發了一個離散事件仿真模型，用于分析 UVC 設計參數對 MOP 和 MOE 的影響。該模型是通過 ExtendSim10 建模程序開發的。該模型包括 UxV 發射和回收、UxV 維護活動以及 UxV 重新武裝和加油活動。UxV 的發射時間表和總模擬運行時間是根據擬議的 UVC CONOPS 制定的。目前，該模型并未考慮 UxV 的損失或故障；這是未來可能開展工作的一個領域。模型的主要輸出是每種 UxV 的 Ao。

C. 系統分析

為了廣泛探索實驗空間，同時減少試驗總數和模型運行時間，我們專門設計了一個填充空間的拉丁超立方設計。每次試驗重復模擬 30 次并收集結果。合并所得的 Ao 值，得出每個試驗的統計平均值。

分析結果表明，UVC 可隨時提供維護、加油和重新武裝設施，而無需在岸基設施或分布式支援艦艇之間進行長時間的轉運，從而改善了每種 UxV 的 Ao 值和 TOS 值。對于任何特定的 UxV，通過增加 UVC 發射、回收和維護站的數量，從而消除或減少這些服務的排隊時間，可獲得最大的 Ao。分析表明，UVC 在設計時應至少配備 8 個無人機發射/回收站、至少 3 個船舷托架和至少 5 個焊接甲板托架。這些參數沒有確定上限，這也是未來研究的一個潛在領域。

有趣的是，雖然 UVC 的存在改善了大型無人水面艦艇（LUSV）的航速，但 UVC 的實際設計似乎對 LUSV 的航速沒有影響。這可能是由于 LUSV 的假定任務持續時間長，假定維護間隔長，因此不可能出現任何排隊現象。單個船側停泊區似乎足以為多艘 LUSV 提供服務，但即使是單個船側停泊區，也可通過消除到岸基設施的轉運時間來改善 Ao。

軍事分析人員可利用公開數據庫深入了解相關國際事件的發展。然而，這些數據庫依賴于以英語為基礎、經過整理的資料來源。這可能會導致偏差，不利于分析質量，尤其是在關注英語不是主要語言的地區和行動者時更是如此。

本研究旨在利用全球事件、語言和語調數據庫（GDELT）數據集來預測影響烏克蘭戰爭的重要因素，并將使用提取的數據和機器學習技術來開發預測模型。該項目旨在實現兩個目標。首先，提供一種從大數據集合中自動提取和預處理相關事件數據的方法。其次，將不同的機器學習模型應用于提取的數據，以預測重要因素，從而識別持續沖突中的事件趨勢。

所展示的數據采購可自由擴展到不同地區、行為體或其組合。在應用程序接口（API）中配置所需的參數后，相關的 GDELT 事件將自動提取。

由于本論文的重點在于預測，因此建模技術的應用側重于時間序列和遞歸神經網絡（RNN）模型。在測試過的時間序列預測模型中，自回歸綜合移動平均（ARIMA）模型與其他候選模型和天真模型相比，顯示出良好的預測性能。應用時間序列模型預測一至三個月的中期趨勢取得了最佳結果。

為了補充時間序列模型并利用 GDELT 的短期更新間隔，我們建立了不同類型的 RNN，并測試了它們在事件數量短期預測方面的性能。簡單 RNN 與長短期記憶 (LSTM) RNN 進行了比較，結果發現，簡單 RNN 的性能不如 LSTM RNN 模型。由此得出的結論是，數據中確實存在影響模型預測能力的長期和短期效應。

除了最初的跨語言 GDELT 數據庫，RNN 模型還運行了僅基于英語來源的 GDELT 數據提取，以及來自武裝沖突地點和事件數據項目（ACLED）數據庫的數據提取。

總體而言，在幾乎所有測試的模型中，使用基于英語來源的數據集都能獲得更好的均方根誤差值。不過，這并不一定意味著模型在捕捉現實生活中的變化方面表現更好。一項補充性探索數據分析（EDA）得出結論，在以英語為基礎的報告中，一系列事件的代表性不足。這一點在烏克蘭戰爭前奏期間尤為明顯，因為西方公眾對該地區的興趣和英語報道的一致性有時會降溫。事件報道不足導致數據的可變性較低，一致性較高，從而提高了基于英語模式的績效指標。

關于 RNN 模型在 ACLED 數據庫中的性能，除了 "爆炸/遠程暴力 "和 "戰斗 "這兩種事件類型外，本研究選擇的模型無法應用于 ACLED 數據提取。造成兼容性低的原因是報告事件的數量較少，以及報告中的空白與所選模型的相關性不高。

不同數據源之間的性能比較表明，要持續產生可靠的結果，挑選合適的預測因子和對結果進行初步分析并不容易實現自動化。強烈建議每次從 GDELT 首次提取新型數據子集時都進行一次 EDA。

圖 3.1. GDELT 事件數據庫中一個數據元素的示意圖。矩形代表中心數據元素，即事件。圓圈代表屬性，屬性 "GlobalEventID "用作唯一標識符。提及和音調 "屬性是灰色的，因為它不屬于本工作的范圍。

旨在爭奪聯合部隊作戰準入的武器系統的出現，為許多國家提供了防止入侵其周邊領域的低成本選擇。由于認識到這些武器對美軍構成的威脅，參謀長聯席會議制定了 "聯合作戰準入概念"。該概念的第一個子概念是 "空海一體戰"，即使用空軍和海軍資產擊敗復雜的A2/AD系統的聯合概念。按照JOAC的初衷，本文考慮了使用美國陸軍和美國海軍陸戰隊炮兵和防空炮兵資產的跨域能力來對抗反介入威脅，同時為聯合部隊的利益再現相同的能力。它解釋了炮兵資產作為一種可快速部署、靈活的威懾選擇為聯合部隊指揮官帶來的戰略利益，以及在爭奪制海權的戰斗中為海上部隊指揮官帶來的作戰利益。最后，它向聯合部隊提出了整合功能和發展未來能力的建議，以便有效地使用這些資產來支持海上部分。

2019年，美國空軍（USAF）要求美國國家科學、工程和醫學研究院進行一項研究，以審查與未來戰術邊緣數據驅動行動能源需求有關的挑戰和機會。因此，國家研究院在其空軍研究委員會（AFSB）的主持下，成立了美國空軍未來數據驅動行動的能源挑戰和機遇委員會。該跨學科委員會的成員都是志愿者，他們被任命為代表這一高度專業化課題的相關學術、研究和操作經驗。本報告是該委員會的工作成果。

報告總結

邊緣數據設備需要能源

正如《2020年國防未來工作組報告》所指出的，"人工智能、生物技術、量子計算以及空間、網絡和電子戰等方面的進步正在使傳統戰場和邊界變得越來越不重要"。報告中的一個重要發現是，需要取得重大進展，通過利用信息技術日益增長的力量，如人工智能（AI）和機器人技術，提高國家安全和競爭力。

美國空軍(USAF)內部正在進行重大努力，以做到這一點。正在研究和試驗產品和工藝技術，并將其納入未來作戰概念和計劃。這一工作的一個重要部分集中在整合行動上，從戰略到戰術，跨越所有的工作。在考慮這些未來作戰概念時，必須提出的一個問題是：實現以知識為基礎的未來的設備將如何供電？

更確切地說，離穩定和永久地點最遠的設備將如何管理其能源需求？和平時期作戰環境的豐富能源供應，在沖突期間可能無法在部隊預測的最遠處--戰術邊緣--輕易獲得。了解與戰術邊緣的持續數據收集、處理、存儲、分析和通信相關的能源挑戰是制定滿足未來戰場競爭的計劃的重要部分。

克服這些挑戰

委員會咨詢了學術界、政府和工業界的技術專家，以確定與戰術邊緣的能源需求有關的挑戰和問題，以及未來為幫助解決這些挑戰而考慮的任何潛在解決方案。為了理解、解決和常規化將能源因素納入作戰能力，需要進行近期、中期和長期努力。本文件中的建議涉及理解這些需求和不滿足這些需求的連帶效應，將數據處理的能源需求納入任務和單位準備評估，以及研究產品和工藝技術以解決節能計算、彈性、互操作性和戰術邊緣能源管理的替代解決方案。這些建議總結如下。

能源需求和任務準備

這些建議的核心問題是，在戰術邊緣的數據處理和支持作戰行動的功能上需要多少能源。從根本上說，這個問題的答案目前還沒有全面的了解。有理由認為，一個明顯的建議是系統地分析和記錄與支持這些任務的數據處理有關的能源需求。

• 建議1：美國空軍必須將能源需求納入所有武器系統的戰備報告指標。

在全面分析與戰術邊緣數據處理相關的能源需求的同時，重要的是了解能源可用性和質量對這些功能的影響，以及如果能源需求完全或及時得不到滿足，對更大的任務功能和武器系統會產生什么影響。必須了解戰術邊緣的數據能力暫時或持續失去電力對行動的影響，包括從后勤、管理到對目標的有利影響。單位執行任務要求的能力可能會因為無法收集、處理、分析和交流關鍵數據而大打折扣，從而影響到單位和任務的準備。

• 建議2：在新興的數據驅動的作戰環境中，美國空軍的資源和能力準備評估應包括在戰術邊緣提供足夠和適當的能量給數據能力。

“拔掉插頭的演習”

實地演習和培訓通常假定在任何時候和任何需求下都有電源。這也是對通信系統、網絡和其他支持性基礎設施的一個標準假設。在前線部署的情況下或在有爭議的戰斗空間中，應該預計到電力和其他基礎設施將成為攻擊的目標，因此將不會持續提供或斷斷續續。損失可能來自于現有的不良商業基礎設施或敵人的拒絕；缺乏維護；缺乏燃料；或人為錯誤。為了模擬一個現實的未來環境，美國空軍必須在訓練和演習中包括 "熄燈 "情況。這些針對戰術單位和動態基地的拔掉插頭的演習可以揭示出與對戰術邊緣任務的數據可用性預期相關的依賴性。

• 建議3：美國空軍應該對所有現實的實地演習進行“拔掉插頭的演習”，對戰術邊緣數據預期的影響應該被記錄下來并轉達給任務計劃制定者。

• 建議4：關于戰術邊緣數據能力“拔掉插頭的演習”的結果應被用于修訂和更新任務準備度評估。

明確的能源需求

目前，計算支持的能源需求，無論是內部還是外部，目前在任何主要武器系統或任務簡介中都沒有定義。先進的信息技術（IT）能力，如人工智能，以及大規模分布的小型設備和通信節點的使用，影響了戰術邊緣的能源需求，并對任務和武器系統的作戰準備和性能產生影響。這些能源需求必須被定義為所有任務和系統的要求。

• 建議5：美國空軍應將與數據預期有關的能源需求，包括支持和任務或系統內部的能源需求，作為所有任務和系統的明確要求。合同的條款和條件應包括要求具體和完整描述能源需求、類型以及與后勤支持的兼容性的語言。

• 建議6：美國空軍應明確解決戰術邊緣信息環境的能源最小化、功耗監測和能源生成問題，包括所有小型設備和物聯網能力。

人力

支持與分散在戰術、作戰和戰略層面的計算/存儲功能相關的能源需求所需的人力技能是非常重要的，是成功實施數據驅動行動的一個障礙。美國空軍不具備管理、領導、監督或解決與數據驅動行動相關的能源消耗挑戰的有機人力（已經在組織內的人力）。如果沒有了解整個能源需求的有機人力，包括高度專業化的領域，如射頻（RF）工程，美國空軍可能永遠不會實現加強其行動目標的解決方案，而會使自己遭受大量的戰術、行動和戰略風險。這一人力挑戰包括招募、教育、培訓和優化承包商/軍隊的混合，以及對教育的激勵。

• 建議7：美國空軍應建立一個人力計劃，招募、教育、分配和培訓軍事和文職人員，以應對與數據驅動行動相關的能源挑戰。

• 建議8：美國空軍應激勵能源工程師，特別是天線和無線電頻率工程師等專家。

能源復原力和互操作性

雖然在外國部署的美國部隊的技術互操作性是一個眾所周知的問題，但在開發或采購新的電源或分配系統時，這些問題必須是一個具體的考慮。理想情況下，新系統應該自動適應并與外國環境互操作，很少或沒有機械切換或重新配置。

向部署的部隊提供能源的挑戰因物流而變得復雜，物流往往傾向于簡單而不是復雜，大用戶而不是小用戶。在戰術邊緣，小型用戶在全域聯合行動（JADO）概念下的數據收集、分析和通信方面可能有更大的作用，這將使他們成為大型單位作戰準備的依賴。這對需要分析的聯合或多軍種行動有影響，包括所有軍種在戰略制定上的合作。

• 建議9：美國空軍應該開發一個經濟效益模型，探索不同能源輸送模式的效用、機會成本、風險和效益。

• 建議10：美國空軍應探索在戰術性野外演習中實施車聯網（V2G）的相關選擇。

• 建議11：美國空軍應從能源交付的成本效益和與單一能源來源相關的運營成本的角度考慮能源類型和交付方式的后勤尾巴（例如，使用無人機向小用戶交付電池，而不是傳統的燃料車隊）。

• 建議12：美國空軍在設計電力系統（超過變壓器）時，應考慮與外國電力系統和伙伴軍事部隊（如北大西洋公約組織）的互操作性，包括某些元素的標準化和 "即插即用 "能力。

研究

隨著數據驅動的行動對作戰概念變得更加關鍵，能源影響應明確成為規劃過程的一部分，包括研究如何減少能源使用、能源來源暴露于敵對活動，以及提高能源復原力。

減少能源消耗的算法和應用空間已被證明是非常有前途的。已經進行了研究，在操作系統層面和應用層面創建能源消耗意識的算法，看來這一工作路線對于減少在戰術邊緣運行的計算系統的能源需求有很大潛力。雖然眾所周知，聰明的算法設計可以產生能源節約，但仍有更多的研究需要進行，以產生實用的和部署的能源意識算法。需要的研究包括將理論算法轉換為實際可部署的軟件。此外，還需要進一步研究近似技術的作用，以減少能源使用，同時不影響準確性。人們還知道，系統如何架構，包括天線類型和傳輸策略等細節，會對能源使用產生全面影響，這意味著對能源的系統性使用的研究將是有益的。這些研究工作可以支持減少信號發射和熱信號的操作安全目標。

• 建議13：美國空軍應投資于未來與減少能源使用相關的產品和工藝技術的研究，最大限度地減少能源物流風險，并提高與戰術邊緣數據操作相關的能源復原力。

• 建議14：美國空軍應投資研究在實際可部署的軟件中使用能源意識算法。

• 建議15：美國空軍應投資開發軟件算法中的近似技術，在不影響精度的情況下有效降低能耗，達到不可接受的水平。

• 建議16：美國空軍應在現實場景中開展實驗活動，包括各種系統和戰術邊緣單位的部署特點，以指導研究方向和實施潛力。

前進之路

這些建議為美國空軍提供了一種將能源需求納入未來戰場規劃的方法。如果不對能源需求進行明確的規劃并將其納入作戰準備評估，就有可能發生關鍵的故障，從而對整個相連的戰場產生連帶影響。通過建議來執行所描述的議程將是具有挑戰性的，但其結果將大大改善成功部署下一代技術到戰術邊緣的可能性。

美國防部增材制造戰略（2021年）和陸軍指令2019-29（2019年）（通過先進制造業實現戰備和現代化）表明，軍方正在努力將增材制造融入軍事系統。這項定性研究的目的是探索增材制造技術的進展，以評估增材制造部件在陸軍旋翼飛機上關鍵安全應用的可行性。本研究概述了陸軍飛機關鍵安全項目的鑒定過程，回顧了美國防部和陸軍的增材制造政策，詳細解釋了粉床聚變和定向能處置增材制造工藝，并回顧了一個案例研究。增材制造技術需要嚴格的材料和工藝控制，以及重要的鑒定檢查和測試，以支持陸軍航空的關鍵安全應用。然而，增材制造技術已經成熟，現在該技術已經準備好為關鍵應用生產高質量的復雜旋轉翼零件。

概念框架

本研究的概念框架定義了研究過程的目標。首先，本研究將提供一個陸軍航空CSI資格認證過程的概述。本研究將簡要討論與AM和航空有關的陸軍和國防部政策，以便為AM在陸軍航空中的相關性提供背景。然后，本研究將提供適用于陸軍旋翼飛機關鍵應用的金屬部件制造的AM工藝研究。最后，本研究將以一個案例來結束，該案例提供了一個陸軍旋轉翼飛機上使用AM部件的鑒定過程的例子。圖1顯示了生產增材制造關鍵安全項目的研究的概念框架圖。