基于灰色神经网络武器装备研制费用预测模型

提出了基于灰色系统理论与神经网络的武器装备研制费用组合预测模型,该模型首先采用灰色GM(0,N)模型对研制费用进行预测,利用LMBP神经网络对预测误差进行了模拟与修正,实例验证该方法具有较高的预测精度.     

基于线性非线性回归分析的防空导弹费用建模

选取整个寿命费用周期中最稳定、最有代表性的防空导弹生产费用进行建模研究。分析了最大射程、制导精度、导弹质量等技术特性对防空导弹费用的影响,引入制导精度这个重要因素,提高了线性模型对新型防空导弹武器系统的适应性。对导弹的生产费用分别建立了线性模型和非线性模型,并分析各种模型的特点,对它们的精度和适用性进行了对比。     

区域防空导弹反导火力分配研究

分析了传统防空导弹火力分配模型的不足,考虑到编队内各舰艇近程防空作战能力的不同,结合装备性能特点,建立了基于机会约束规划的区域防空导弹火力分配优化模型。给出了基于遗传算法和BP神经网络的混合智能算法,该算法在精度和速度上均能满足防空作战的要求。     

基于MSOA神经网络模型的装备保障费用预测

引入基于多步骤优化方法(MSOA)神经网络模型用以预测装备保障费用。实验结果表明,与传统的ARIMA时间序列模型和常规BP神经网络模型相比,基于MSOA神经网络预测模型具有更高预测精度。因此,该模型是一种更有效的装备保障费用预测模型。     

改进非等间距GM(1,1)-BP模型的导弹退化状态预测

为提高导弹退化状态预测的精度,结合导弹测试数据不等时间间隔的特点,提出了一种基于改进非等间距GM(1,1)-BP模型的导弹退化状态预测方法。对传统非等间距GM(1,1)模型的背景值和初始条件进行优化,引入新陈代谢思想,在此基础上,构造灰色模型拟合值与实际值的差值序列,进而建立差值序列的BP神经网络预测模型,还原得到最终预测值,提高了预测精度。此设计方法结合了灰色模型对趋向性数据的预测优势和BP神经网络强大的非线性拟合能力,达到了取长补短、相得益彰的效果。通过导弹测试数据的预测实例,验证了方法的有效性和优越性。     

加权主成分TOPSIS法的防空导弹型号论证决策

针对防空导弹型号论证决策问题,讨论了影响型号论证的主要因素,建立了基于加权主成分TOPSIS法的防空导弹型号论证决策模型,实现了对新研制型号方案的综合评价和分析.在此基础上,通过实例验证了方法的实用性与有效性.论文的研究成果为防空导弹型号论证提供了辅助决策方法和智力支持.     

BP神经网络在效能评估中的样本训练

根据WSEIAC模型建立了地面防空导弹武器系统效能评估的指标体系,并依此模型建立与之对应的三层BP神经网络.简要分析了BP算法的实现过程,利用专家打分法和模糊层次法相结合的方式取得该神经网络应用于地面防空导弹武器系统效能评估时的训练样本,并对此神经网络进行学习训练,直至达到精度要求.经验证,该网络在评价地面防空导弹武器系统效能时减少了评估中的人因影响,使评估结果更为科学.     

防空导弹捷联惯性制导系统组成与性能分析

众所周知,采用寻的制导的防空导弹具有较高的制导精度,因此目前国外为提高导弹的制导精度,在新研制的许多型号中,采用寻的制导形式的导弹越来越多。然而,对于中程和远程的防空导弹,由于寻的制导导引头作用距离有限,人们通常采用多级复合制导的体制,以扩大导弹的作战空域。     

高超声速防空导弹结构防热技术展望

近年来,高超声速防空导弹成为各军事大国研究热门。高超声速防空导弹飞行速度马赫数超过5,因此如何准确确定气动加热环境和进行热防护设计,选择合适的防热结构方案,是研制高超声速防空导弹的重要关键技术。基于未来高超声速防空导弹可能面临的热环境,并结合目前国内外在热防护材料及热结构方面的发展状况,介绍几种适合未来高超声速防空导弹的防热设计方案。     

基于BP神经网络的防空导弹火力单元阵地评价模型

建立了防空导弹阵地评价的指标体系。对应用人工神经网络解决防空导弹阵地评价的方法问题进行了探讨 ,并且给出了神经网络的评价模型及算法。实例证明该方法是可行的。     

超前修正导引规律弹道仿真分析

为了提高红外被动寻的防空导弹命中目标的精度,建立了导弹超前修正导引规律的数学模型和仿真模型,并对模型进行分析,得出此规律能确实使导弹改变飞行姿态、实现导弹弹道前向偏移的结论。超前修正导引规律是对经典比例导引规律的修正和提升,更好地满足了红外被动寻的防空导弹的性能指标和命中精度要求。     

对抗仿真中防空导弹微分对策模型研究

针对防空导弹与目标的空间对抗,建立了防空导弹微分对策空间对抗模型,并推算得到了最优策略,运用自适应神经网络评判方法对模型进行求解,通过给定条件下的仿真证明了该算法的有效性,显示了该模型可应用于防空导弹与目标的空间对抗问题。     

复杂情况下的防空导弹智能制导鲁棒优化设计

在复杂电磁环境下,建立了防空导弹武器系统智能制导鲁棒性问题模型,运用Elman神经网络、T-S模糊推理、线性矩阵不等式(LMI)求解和最优控制等方法和理论,对复杂情况下的防空导弹非线性制导过程进行了数学描述,目的是以系统鲁棒性为牵引对防空导弹智能制导进行优化设计,并就关键技术给出了MATLAB仿真方法.     

基于Multi-Agent的防空导弹武器系统模型设计

建立科学的结构模型是进行防空导弹武器系统仿真的基础和关键环节。针对防空导弹武器系统的特点,提出了基于Multi-Agent的防空导弹武器系统模型建模方法,设计了防空导弹武器系统模型结构。利用Multi-Agent建模技术,把防空导弹武器系统实体映射成相应的Multi-Agent系统,并以Agent的形式对防空导弹武器系统这一客观复杂系统进行了深刻的认识,为防空导弹武器系统建模仿真奠定了基础。     

防空导弹平均速度分析

分析了防空导弹平均速度的计算方法。首先给出了水面舰艇编队防空作战中目指线和自卫线的计算模型,阐述了防空导弹平均速度在其中的重要影响,然后分析了防空导弹速度特性,在此基础上得出满足作战要求的计算方法,最后根据典型弹道参数对防空导弹平均速度进行了仿真计算。     

红外制导防空导弹落入概率评定研究

红外制导防空导弹飞行试验受用弹量的限制,仅能考核制导精度指标,对导弹落入概率、杀伤区边界条件以及引战配合效率等重要战术技术指标难以进行合理考核。给出了导弹制导精度、脱靶量和落入概率的内在含义,针对红外制导防空导弹攻击高低速目标的制导精度指标,采用弹道仿真与飞行试验相结合的方法,研究了导弹落入概率和制导精度的评定方法,用弹道仿真数据评估导弹落入以目标质心为中心的不同区域的概率。     

基于网络中心制导的防空导弹武器系统可靠性建模

论述了防空导弹武器系统组网的必要性,分析了防空导弹武器系统组网系统的发展现状,构建了基于网络中心制导的防空导弹武器系统拓扑结构并分析了作战使用特点,探讨了防空导弹武器系统组网原理,对基于网络中心制导技术条件下防空导弹武器系统的任务剖面进行了研究,建立了对应的防空导弹武器系统可靠性模型,并运用实际算例对模型进行了解算,结果表明基于网络中心制导的防空导弹武器系统具备更高的可靠性,该模型是网络中心制导课题有益探索。     

神经网络在雷达装备故障趋势预测中的应用

为了提高预测精度,在雷达装备状态监测与故障趋势预测系统中引入基于指数衰减的神经网络预测模型。通过普通BP网络预测模型引出基于指数衰减的神经网络预测模型,经验证预测精度较高。并介绍了雷达装备状态监测与故障趋势预测系统构成,此系统对于雷达装备的早期故障预测和预防性维修具有重要意义。     

防空导弹总体设计方法的新发展——弹族化设计

研究了防空导弹一种新的总体设计思想———弹族化设计 ,论述了防空导弹弹族的设计与研制采用预先计划的产品改进P3 I(Pre PlannedProductImprovement)系统方法的必要性与有效性 ,通过对一个覆盖全空域、包含有 3种导弹的防空导弹弹族进行一体化优化设计 ,其结果证明了弹族化设计方法的可行性和优越性     

防空导弹武器系统软件试验台

防空导弹武器系统软件试验台是防空导弹作战软件研制的重要工具,也是辅助武器系统设计、论证、分析用的一种手段。本文论述防空导弹武器系统的综合化仿真技术、软件试验台的结构、功能、作用及试验台中各种模拟器的设计。最后还介绍在这种试验台进行试验的方法。