基于集对分析的末敏弹系统效能影响因素研究

根据基于集对分析理论的灵敏度分析法，在了解末敏弹工作原理的基础上，对影响末敏弹系统效能的多层群决策因素问题给出了相应的模型与处理方法，找出了这些影响因素的主次关系、优先水平及单调性，为末敏弹系统效能的提高提供了依据。     

基于气象预报提高末敏弹落点精度的策略研究

针对末敏弹在无气象条件数据作战时弹道误差大,无法对目标精确覆盖,导致作战效能降低,甚至无法达成作战目的这一问题,对目前常用的两种解决思路和作战使用方法进行了阐述。基于试验靶场实际工作经验,探寻了一种利用气象预报数据解算末敏弹弹道诸元的新思路。通过大量试验数据和弹道仿真结果,对比分析了标准气象条件、气象预报数据、实际气象数据等环境因素下的弹道落点与试验实测落点偏差,验证了气象预报数据在末敏弹射程与侧偏预测的准确性与可靠性,为提升实战条件下末敏弹的作战效能提供了理论依据,也为末敏弹试验开展提供了便利。     

末敏弹射击效能分析

通过设置目标初始条件,建立以坦克排为打击目标的仿真模型,基于末敏弹的作用原理,建立末敏弹的射击效能计算模型,并开发计算软件.通过示例计算与实弹验证,表明末敏弹射击效能计算模型具有较高的计算精度,能够满足末敏弹药量化决策的需求,对于提高新型灵巧弹药的作战运用水平具有重要的参考价值.     

运用末敏弹实施精确打击时的诸元精度分析

在论述精确打击概念的基础上,根据末敏弹工作原理,明确了末敏弹扫描幅员的确定方法;分析了炮兵发射末敏弹时误差组成;建立了炮兵发射末敏弹时命中目标概率的数学模型,并结合炮兵运用简易法、精密法和成果法决定射击开始诸元进行了计算分析.得出了炮兵实施精确打击时末敏弹决定诸元的精度要求.为炮兵运用末敏弹实施精确打击提供了理论依据.     

国外灵巧弹药的发展现状与前景

介绍了国外高新技术武器灵巧弹药的发展现状与前景，阐述了常规弹药制导化是弹药发展方向，并就欧美各国对末制导炮弹和末敏弹等的研制概况，发展特点及末敏弹系统技术的发展趋势进行了综述分析。     

浅析末敏弹研制方法

末敏弹是一种以导弹为载体,通常采用子母弹结构,主要用于攻击敌集群装甲目标顶部装甲的新型灵巧弹药,其战斗部可以在弹道的末端探测出装甲目标的方位并发出指令引爆EFP朝目标方向爆炸。本文从国内外的研究现状着手,比较了美国、德国等西方国家的末敏弹战斗部的发展现状,并介绍了导弹末敏子弹的工作过程,为末敏弹的研制提供了一定的参考价值。     

浅斩末敏弹研制方法

末敏弹是一种以导弹为载体，通常采用子母弹结构，主要用于攻击敌集群装甲目标顶部装甲的新型灵巧弹药，其战斗部可以在弹道的末端探测出装甲目标的方位并发出指令引爆EFP朝目标方向爆炸。本文从国内外的研究现状着手，比较了美国、德国等西方国家的末敏弹战斗部的发展现状，并介绍了导弹末敏子弹的工作过程，为末敏弹的研制提供了一定的参考价值。     

有源雷达干扰弹干扰效能评估模型研究

针对信息化战场上有源雷达干扰弹的作战运用,应用模糊综合评判和AHP理论对其干扰效能评估进行研究。通过对该干扰弹干扰效能影响因素的分析,构造出干扰效能评估指标体系,采用AHP和征求专家意见确定了指标权重,经过对单因素的量化分析,得到了各影响因素隶属度的获取途径,并依此建立了二级模糊评估模型。该方法不仅能合理评估该雷达干扰弹的干扰效能,也对提高该弹的作战效能有一定指导作用。     

弹道修正弹系统效能灵敏度分析

灵敏度分析是武器系统效能分析中的一项重要内容,针对正交试验的不足,在分析了弹道修正弹系统效能的影响因素的基础上,建立了基于均匀设计的弹道修正弹系统效能的回归模型。通过对模型求导得到了命中概率对各参数的灵敏度表达式,并进行优化分析,得到了系统效能参数的最优组合以及最优区间,研究结果可作为弹道修正弹参数优化设计的依据。     

掠飞末敏弹耦合运动动导数计算

以新型掠飞末敏弹为研究对象,提出了基于欧拉转动定理和滑移网格技术的复杂角运动模拟方法,利用著名的罗德里格斯转换矩阵插值求得弹箭在每个时间步的角速度修正值,并指定给球形滑移网格区。通过对非定常气动参数进行求解辨识,分析了不同马赫数下掠飞末敏弹滚转运动对其俯仰组合动导数和升力系数动导数的影响规律。结果表明:所提角运动模拟方法可有效消除姿态角计算的累积误差,实现对弹箭任意给定角运动的准确模拟;弹箭滚转运动对俯仰组合导数和升力系数动导数的辨识结果均存在显著影响,在进行弹箭动导数计算和稳定性分析时需充分考虑俯仰耦合效应的影响。     

武器系统研制费投资分布规律的仿真研究

针对大型项目多峰、复杂费用分布的传统仿真建模方法模型选取过于复杂、且难以达到精度要求等不足,提出将一种基于支持向量机的机器学习方法应用于大型复杂武器系统研制费投资分布研究.计算结果表明,这种方法有效弥补了传统建模方法的缺陷,有更好的泛化能力和实用性,因而可以作为研究此类问题的一种新方法.     

基于支持向量机的威胁判断模型

目标威胁判断是防空作战中一项重要内容,在建立目标威胁模型时,首先要挑选特征参数,分析了影响威胁度的若干因素.这里采用Rough理论中知识约简方法选择目标的特征参数;支持向量机是一类新型机器学习方法,由于其出色的学习能力,该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点,利用支持向量机建立了威胁判断模型,给出了实例和解决此问题的支持向量机源程序.通过实例与神经网络法的结果进行了比较,结果表明支持向量机比较精确和简单.     

基于改进支持向量回归机的火炮身管寿命预测

为准确预测火炮身管寿命终止时火炮射弹数,根据射击过程中火炮身管磨损量与身管寿命特性,分析了身管膛线起始部磨损量与身管射弹数之间的关系,提出了支持向量回归机算法,并采用遗传算法进行模型优化改进,得到火炮身管寿命预测最优模型。结合两种类型火炮的身管数据,利用该模型对身管寿命进行预测,并与原始支持向量回归机进行对比,通过分析可知改进的支持向量回归机预测效果好、精度高,为火炮在实际应用中身管的寿命预测提供了新的思路。     

基于小波包和支持向量机的舰用发动机故障诊断

舰用发动机是一个复杂的大系统,由于受到海洋恶劣气候的影响,其故障发生的概率大大增加,因此,对舰用发动机故障诊断进行研究具有重大实际意义。以舰用发动机的主泵轴承为例,提出了基于小波包和支持向量机的故障诊断方法。首先采用振动加速度传感器获取轴承的振动信号,然后对采集数据进行多层小波包分解,求各频带信号能量,形成各种故障模式下的特征向量。将形成的故障特征向量训练集输入到支持向量机,通过训练建立诊断分类器,并运用测试数据对建立的诊断分类器进行测试。实验结果表明,该方法可以很好地实现舰用发动机故障诊断效能,具有很好的工程应用前景。     

多特征空间下的支持向量机及其在图像识别中的应用

分别在主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)和线性鉴别分析(LDA)所构造的特征空间下用模糊支持向量机(FSVM)进行人脸识别。同时,提出了一种改进的FSVM方法,即利用FSVM和多叉决策树相结合的思想来设计人脸分类器,从而使FSVM分类器的速度得到了大幅度的提高。通过在ORL人脸库上的实验结果表明,该算法是有效的。     

A single-machine replacement model with learning

The replacement or upgrade of productive resources over time is an important decision for a manufacturing organization. The type of technology used in the productive resources determines how effectively the manufacturing operations can support the product and marketing strategy of the organization. Increasing operating costs (cost of maintenance, labor, and depreciation) over time force manufacturing organizations to periodically consider replacement or upgrade of their existing productive resources. We assume that there is a setup cost associated with the replacement of a machine, and that the setup cost is a nonincreasing function of the number of replacements made so far due to learning in setups. The operating cost of a newer machine is assumed to be lower than the operating cost of an older machine in any given period, except perhaps in the first period of operation of the new machine when the cost could be unusually high due to higher initial depreciation. A forward dynamic programming algorithm is developed which can be used to solve finite-horizon problems. We develop procedures to find decision and forecast horizons such that choices made during the decision horizon based only on information over the forecast horizon are also optimal for any longer horizon problem. Thus, we are able to obtain optimal results for what is effectively an infinite-horizon problem while only requiring data over a finite period of time. We present a numerical example to illustrate the decision/forecast horizon procedure, as well as a study of the effects of considering learning in making a series of machine replacement decisions. © 1993 John Wiley & Sons. Inc.     

基于IDEF的使用阶段装备保障方案评价模型

为了分析评价系统的建模需求及其要进行的评价工作,引入复杂任务按功能进行层次分解的思想,并针对使用阶段装备保障方案评价的复杂性特征,提出应用IDEF方法对装备保障方案评价系统进行分解。分别建立了基于IDEF0的评价系统功能模型和基于IDEF3的评价系统过程模型;结合装备器材保障方案评价研讨过程示例,验证了该模型的可行性,为装备保障方案评价系统的设计提供了科学的依据。     

面向像斑的高分辨率遥感影像自优化迭代分类方法

针对高分辨率遥感影像提出了一种面向像斑的自优化迭代分类算法,基于半监督聚类算法获取训练样本,以支持向量机为核心设计了自优化迭代分类器。使用分型网络演化算法获取像斑,并从中选取少量标记样本;结合标记样本,利用半监督模糊C均值算法对像斑进行聚类,并基于密集度筛选得到训练样本;设计了自优化迭代支持向量机分类算法,对所有像斑进行迭代分类直到满足分类要求,并在分类过程中对近邻分类结果进行统计得到高可信度样本以自主优化训练样本集。基于以上方法分别对武汉市QuickBird和WorldView影像进行分类实验,分类总精度分别达到94.67%与92%,与基于人工选取训练样本情况下进行分类的分类总精度（82%与82.67%）、常规支持向量机分类总精度（87.33%与88%）、最小二乘支持向量机分类总精度（88%与89.33%）相比,精度有明显提升,分类效果较好。     

GM(1,1)和SVR的雷达电子部件状态趋势预测模型

为提高雷达电子部件状态趋势预测的精度,根据测试数据特点,提出了基于GM(1,1)与支持向量机回归(SVR)的组合预测模型。采用粒子群优化算法分别对GM(1,1)和SVR模型进行了改进,提高了单一模型的预测精度。在此基础上,结合GM(1,1)模型对趋向性数据的预测优势和SVR模型对数据波动的强适应性,达到了取长补短、相得益彰的效果。实验结果表明该组合模型不但具有更高的预测精度,而且对不同预测对象有更强的适应能力。     

基于支持向量机的功率变换器开关管开路故障诊断

提出一种基于支持向量机的功率变换器开关管开路故障诊断方法。利用支持向量机建立分类模型,模型以相电流功率谱为输入量,7种故障状态为输出量,选用高斯核,使用基于二叉树分类器的分类算法。将诊断结果与基于BP神经网络的诊断结果进行比较,结果表明基于支持向量机的分类器在功率变换器开关管开路故障诊断中具有更高的准确率和更好的泛化能力。