共查询到20条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
2.
3.
4.
5.
美陆军C4I系统发展扫描 总被引:1,自引:0,他引:1
随着C4I系统逐步发展成为战争中争夺电磁优势"制高点"的关键环节及战场上的中枢神经,以干扰、破坏敌方的C4I系统,保护己方的C4I系统为目的的C4I对抗,日益引起世界各国高度重视。为适应C4I系统对抗日趋激烈的形势,做到知己知彼,综述了美陆军C4I系统的发展现状,以便更有针对性地发展我国的C4I系统。 相似文献
6.
7.
8.
9.
C4I系统抗毁生存能力分析及优化 总被引:3,自引:1,他引:2
抗毁生存能力是C4I系统的一个重要指标.分析影响C4I系统生存能力的因素,建立C4I抗毁能力模型,是研究提高C4I系统作战效能的重要问题.结合C4I系统的实际,分析和优化提高C4I系统抗毁生存能力的措施,具有很好的现实意义. 相似文献
10.
C4I集成系统是军事系统的重要组成部分,其效能分析也越来越受到人们的关注。在明确C4I集成系统及其效能的含义的基础上,本文实际描述了C4I系统效能模型,并就典型C4I集成系统在不同情形下的效能模型及其相互关系进行辩证分析与合理归纳;并考虑C4I集成系统诸相关系统间互连互通因素,在C4I集成系统效能模型中引入互连互通因子。 相似文献
11.
EMC是C3I系统的一项重要性能指标。文章从C3I系统EMC实际存在的问题出发, 论述了EMC与EW 的关系及C3I系统EMC值得考虑的若干问题。 相似文献
12.
为解决传统舰载C4I威胁判断模型的不足,寻求适应信息化作战要求的舰载C4I威胁判断模型,将神经网络引入舰载C4I系统,提出了基于BP神经网络的威胁判断模型,并对BP算法进行了改进;通过Matlab仿真计算,结果表明该方法计算速度快、精度高. 相似文献
13.
14.
详细给出了分布式战术防空C3I系统仿真平台构建的总体设计及具体的网络平台方案。引入了高层体系结构 ,并将其技术规范应用到仿真平台的互联上 ,从而形成新一代的分布交互仿真系统。 相似文献
15.
16.
面对指控组织(C2组织)日益呈现出的复杂性和网络化结构特点,提出基于复杂网络的研究思路,并从现实指控组织网络出发,分析复杂网络理论适用于指控组织建模的现实与理论依据。结合指控组织建设的普遍实际,参考复杂网络适应度模型及组织网络模型后,基于新节点和内部边两方面交互增长的思想,建立了指控组织生成模型。通过仿真实验,验证了无标度性、小世界性等复杂网络特性,符合现实指控组织的特点,为进一步进行指控组织效能评估提供了基础。 相似文献
17.
《防务技术》2014,10(4):334-342
An artificial neural network (ANN) constitutive model is developed for high strength armor steel tempered at 500 °C, 600 °C and 650 °C based on high strain rate data generated from split Hopkinson pressure bar (SHPB) experiments. A new neural network configuration consisting of both training and validation is effectively employed to predict flow stress. Tempering temperature, strain rate and strain are considered as inputs, whereas flow stress is taken as output of the neural network. A comparative study on Johnson–Cook (J–C) model and neural network model is performed. It was observed that the developed neural network model could predict flow stress under various strain rates and tempering temperatures. The experimental stress–strain data obtained from high strain rate compression tests using SHPB, over a range of tempering temperatures (500–650 °C), strains (0.05–0.2) and strain rates (1000–5500/s) are employed to formulate J–C model to predict the high strain rate deformation behavior of high strength armor steels. The J-C model and the back-propagation ANN model were developed to predict the high strain rate deformation behavior of high strength armor steel and their predictability is evaluated in terms of correlation coefficient (R) and average absolute relative error (AARE). R and AARE for the J–C model are found to be 0.7461 and 27.624%, respectively, while R and AARE for the ANN model are 0.9995 and 2.58%, respectively. It was observed that the predictions by ANN model are in consistence with the experimental data for all tempering temperatures. 相似文献
18.
19.