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提出了一种分析武装直升机作战效能的方法——概率分析法,并建立了机动目标坦克的数学模型,子弹散布模型,利用蒙特卡罗方法计算了子母弹杀伤概率P杀伤,并分析了影响武装直升机作战效能的相关因素。 相似文献
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根据坦克机动作战的一般原则,首先对影响坦克实体机动的因素进行了分析和合理的假设;充分考虑战术模拟中的实际情况,将数字地图中各点间的空间距离转化为以各点间机动时间为权边的网图,通过求任意两点间的最短距离的方法,建立坦克实体机动最短时间路径的数学模型。并给出了人工智能算法,把问题求解过程简化,从而解决战术模拟系统中智能机动中的路径选择问题。 相似文献
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针对基本粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)易局部收敛的缺陷,设计了一种根据种群多样性测度动态调整惯性权重的改进粒子群算法,通过仿真测试函数与基本粒子群算法、自适应粒子群算法(adaptive particle swarm optimization,APSO)、带收缩因子的粒子群算法(contractive particle swarm optimization,CPSO)进行比较,改进的PSO算法在提高算法的综合搜索能力方面具有优越性。将改进的PSO算法运用到作战飞行器航迹规划中,并进行了仿真实验,仿真结果验证了改进算法的有效性。 相似文献
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面向装备作战仿真的智能机动模型的设计与实现方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
从装备作战仿真领域中的智能机动模型的特点出发,结合机动过程中的天候、道路和敌情威胁等影响因素,利用模糊控制技术,构造了智能机动模型的知识库、推理机,同时,本文对外部环境因素和机动速度控制量分别进行了模糊化和反模糊化,有助于指挥员迅速制定机动方案,对人不在环的装备作战仿真具有一定的参考价值和指导意义。 相似文献
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为了获得榴弹在空中爆炸时的最佳杀伤参数,提出了一种最优参数计算方法。以卧姿人员为杀伤目标,建立了杀伤面积与落速、落角和炸高的数学模型和优化模型,利用随机惯性权重法对标准粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)算法中的惯性权重进行改进,采用改进后的算法对榴弹最佳杀伤参数进行计算。结果表明:改进的算法对比传统计算方法,计算精度更高,最大炸高改进误差超过0.1 m,对比标准PSO算法需要的粒子数量更少,收敛速度更快。为榴弹最佳杀伤参数的设计提供了一种高效计算方法。 相似文献
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根据导弹作战机动过程各路段机动时间随机性特点,运用随机规划理论建立了导弹机动任务规划的数学模型,设计了遗传算法求解策略,实现了在一定时间内合理地规划机动路线的任务,并通过算例作了说明。该方法可用于导弹机动路径选择,为导弹作战机动计划的制定提供决策依据。 相似文献
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火力和机动的密切结合才能产生强大的战斗力,对信息化条件下的现代战争进行建模和仿真分析,就必须考虑这两个要素。针对传统Lanchester方程不能描述火力和机动因素的限制,采用了基于Agent的作战模拟系统——EINSTein系统,探讨了火力和机动因素对作战毁伤的影响。 相似文献
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数据链保障下的空舰导弹捕捉概率分析 总被引:1,自引:0,他引:1
采用数据链保障的空舰导弹作为海战场最重要的攻击武器,数据链断链和目标机动速度是影响空舰导弹捕捉概率的重要因素。根据数据链保障条件下空舰导弹典型作战过程,建立了导弹捕捉概率模型,分析了影响导弹捕捉概率的误差因素,在一定的作战想定下完成了导弹捕捉概率的仿真计算,验证了数据链断链时间和目标机动速度对空舰导弹捕捉概率的影响。分析结果表明即数据链断链时间越长、目标机动速度越大,导弹的捕捉概率越低,受目标机动速度影响最大。为作战飞机在预警机的配合下更好地完成突防作战任务提供了参考依据。 相似文献