飞机任务系统任务合成技术研究

针对复杂环境、复杂任务以及复杂作战过程的现状,首次提出了任务合成的概念、任务合成的运行架构并建立了验证环境,为提升未来飞机作战能力提供了理论基础和参考。任务合成技术分为任务态势感知模式合成、任务计划评估决策模式合成、任务执行与管理模式合成,通过构建任务模式和活动组织,依据任务目标和任务架构,确定系统任务能力、目标和状态组织结构,形成系统任务合成模式,从而达到提升任务系统响应、任务优化、任务执行的能力和品质的目的。     

作战任务细化与规范描述研究

信息化战争中联合作战多类任务如何进行细化和统一表示,保证多作战主体快速受领任务、共同理解任务、协同高效地实施作战行动,是一个迫切需要解决的难题。针对作战任务细化与规范描述需求,提出了作战任务细化的原则和方法,通过引入作战任务清单,建立作战任务清单模型,给出了作战任务规范描述方法,并提出了作战任务清单的建立要求,以期对作战任务细化与规范描述提供参考。     

末段多层反导作战的任务分解

任务分解是末段多层反导任务规划的基础和前提。为有效提高任务的执行效率,界定了作战任务分解的基本概念,改进了任务分解的方法,提出了任务分解的基本原则,建立了作战任务属性数据表,明确了子任务的结构关系、优先顺序和资源需求。任务分解进一步明晰和细化了反导作战任务,可降低决策的复杂性,提高作战资源的利用效率。     

任务型教学法在高职高专英语听力教学中的应用

本文针对高职高专学生英语听力交际能力的现状，通过对任务型语言教学理论的研究，将任务型教学哩念运用于高职高专英语听力教学中。通过对任务型教学理论的定义、特征和理论基础等方面的分析，提出任务型听力教学的总体设计思路和具体教学改革措施。运用实验研究、问卷调查等方法，摸索切实有效的、提高高职高等学生英语听说能力的新途径。     

基于任务成功性的常规潜艇任务剖面构建

在分析了现有任务剖面存在不足的基础上,提出了基于任务成功性的常规潜艇任务剖面构建技术,即对具有不同特点的任务阶段采用不同的构建技术.静态的任务阶段采用任务树图、时间基准图和任务剖面信息表进行描述;作战阶段具有随机性和不确定性,则采用流程建模工具IDEF3建立作战阶段的任务剖面模型,用来描述作战阶段的元任务及其逻辑关系、时序关系.基于任务成功性的任务剖面将为保障性工程的开展奠定基础.     

基于任务和角色的分布式工作流安全模型

针对现有基于角色访问控制的缺陷和分布式工作流管理系统的特性,在传统的基于角色的访问控制模型中引入任务集(Tasks)、任务实例集(TaskInstances)和任务上下文(TaskContext)的概念,将传统的user role permission权限赋予结构修改为user role task permission权限赋予结构,建立了基于任务和角色的访问控制模型,给出了其形式化定义。该模型解决了传统的基于角色访问控制中的动态适应性差和最小权限约束假象的问题,用于分布式工作流管理系统,提高了安全性、实用性。     

多阶段任务系统任务持续能力数学评价模型研究

分析了多阶段任务系统(PMS)及任务可靠度、可信度和任务效能等任务持续能力评价参数。结合实际装备系统大部分属于可用马尔可夫过程进行描述的可修复系统的特点,为简化模型复杂程度提出了一些合理的假设条件。针对两状态PMS,通过分析其状态转移关系,从阶段任务成功概率和阶段任务间转换概率的概念出发,分析给出其计算方法。结合对可信度和任务效能等参数的分析结果,建立其计算模型,从而建立了多阶段任务系统任务持续能力数学评价模型。最后结合常见的“靶场打靶”任务,通过对比仿真结果进行了模型的实例验证。     

一种面向任务的作战指令生成方法

面向任务的作战指挥要求指控系统具备更加灵活智能的数据指挥能力。针对指控系统难以理解任务内涵、难以精准控制执行过程等难题,提出了一种利用八元组结构实现的作战任务形式化表达方法。通过将作战任务分解为元任务,并建立与作战指令的关联关系,形成完整的作战任务指令集。在此基础上,利用时序化的指令编排和展现方法,可为指挥员提供更便捷的数据指挥手段。     

基于模糊聚类分析的作战任务集成方法

为了开发规范实用的作战任务清单,需要对任务信息(部门职能、人员职责、业务活动)进行科学合理的集成.定性的作战任务集成方法,便于集成非连续性描述的部门职能、人员职责,但难以集成连续性描述的业务活动,不利于作战任务清单的整体开发.因此,引入模糊聚类分析技术,将业务活动分类的标准量化,利用矩阵复合、聚类水平的选定来综合专家意见,降低分类结果的主观性,为作战任务集成提供一种定量的分析方法.     

考虑多阶段任务的舰船任务可靠性分配方法

针对传统任务可靠性分配方法没有考虑不同任务阶段下系统可靠性框图可能不同的问题,引入多阶段任务系统理论,提出了一种考虑多阶段的舰船任务可靠性分配方法,结合不同阶段下不同的舰船任务可靠性框图,进行指标分配,并编写Matlab程序对分配结果进行迭代修正。实例验证结果表明:该方法考虑了多阶段任务特性,能够充分体现不同组成单元任务可靠性的差异,为任务可靠性指标的合理分配提供了参考依据。     

装备任务成功性评估研究现状与展望

分析了可执行任务类型与任务成功的判别条件,归纳了装备任务成功性评估的主要方法与采用的关键技术,提出了评估中存在的问题,展望了未来研究的发展方向。     

时变结构多阶段任务系统的可靠度研究

大型复杂系统完成规定任务往往涉及多个阶段,并且在不同的任务阶段,系统通常由其各级子系统、单元以不同的功能组合形式构成,因而,其可靠性逻辑结构(框图)也随时间的改变而改变。当连续多阶段系统不能分阶段单独处理时,将引出所谓的时段延续相关性问题。本文重点研究了时变结构多阶段任务系统的时段延续相关性问题,对典型时变结构的可靠度进行了分析,提出了有效的解决方法并建立了相应的数学模型。研究成果已应用于某大型测控系统的可靠性分析任务中     

反舰导弹任务规划系统构想

通过对反舰导弹任务规划过程的分析,认为在现代战场条件下,作战人员急需智能任务规划工具的支持。介绍了任务规划系统的概念,分析了反舰导弹任务规划系统应承担的功能,提出了对未来反舰导弹任务规划系统的构想。     

面向任务的战时装备维修保障过程建模

针对战时装备维修保障过程建模的复杂性和抽象性,在对任务、面向任务和任务分解等概念进行深入分析的基础上,提出了一种面向任务的系统建模方法.该方法将系统建模过程概括为——系统结构及运行过程描述、任务分解和行为建模.该方法不仅可以通过继承和重载,使建立的任务模型和行动模型之间产生必然的联系,而且可以加强模型的重用性和自治性,有效提高仿真模型的灵活性,从而为战时装备维修保障仿真提供了一种有效建模方法.     

机载多智能体任务系统研究

依据云架构背景下战斗机任务系统的作战需求,结合人工智能技术在航空领域的应用研究,提出了机载多智能体任务系统的概念。分析了任务系统的任务架构和功能架构,研究了多智能体任务系统的运行原理和基于OODA的并行任务管理机制,为战斗机智能化任务系统总体设计提供了参考思路,并可进一步推广至无人机领域。     

预备役部队组织建设应着重把握好两个方面

预备役部队与现役部队一样,根本职能任务都是练兵打仗。战时,预备役部队或为现役部队成建制补充兵员、或直接遂行支援保障任务。与担负作战任务相适应,预备役部队组织建设应着重把握好两个方面,一方面是地域（单位）布局和人员选配耍科学合理。遵循＂便于工作、便于管理、便于快速动员、便于遂行任务＂和＂思想素质好的优先、复转退军人优先、文化程度高的优先、专业对口的优先、科技人员优先＂原则,重点向预备役专业技术兵员储备区调整编组,向经济条     

多弹作战中的任务重分配方法

突现任务重分配是具备了飞行中改变攻击目标能力的巡航导弹在作战中需要解决的重要问题。通过分析可控巡航导弹的特点及此类导弹在飞行中可能出现的突现任务类型,借鉴战斧巡航导弹的作战样式,建立了出现突现任务后的任务执行过程;提出了候选导弹、重瞄导弹的确定方法,并建立了各自的任务执行子模块;利用这些子模块,从一个新角度提出了基于逻辑判断的突现任务分配方法,可为可控巡航导弹的突现任务重分配系统设计提供参考。     

不确定性作战任务形式化描述方法

针对复杂作战环境下作战任务的不可预知性特点,对不确定性任务的形式化描述方法进行了深入研究。分析不确定环境导致的任务分解和执行过程中存在的不确定性因素,从任务本身的不确定性、任务之间关系不确定性以及作战单元执行不确定性等方面,对不确定性任务进行了形式化描述,提出了不确定性任务形式化描述流程,最后通过一个实例对所提方法进行了验证。     

基于状态评估的复杂系统任务成功性评估

给出了基于状态评估的复杂任务成功性评估模型,通过任务分解确定相关功能单元,而后利用D-S证据理论对相关功能单元的技术状态展开评估,结合具体任务剖面与技术状态评估结果实现对复杂系统的任务成功性评估。最后以实例表明该方法运用在某型装甲装备任务成功性评估上的有效性和实用性。     

IDEF与UML相结合的作战任务建模方法

为了解决作战任务建模问题,在分析IDEF、UML两种建模语言优缺点的基础上,结合两者提出了一种新的建模方法.首先根据作战任务建模的功能需求,论述了使用IDEF0和IDEF3进行建模的可行性和使用时机,详细介绍了如何使用IDEF0和IDEF3描述作战任务本身信息和任务之间的逻辑和时序关系.然后给出IDEF0、IDEF3和UML之间的图元映射规则,将IDEF0、IDEF3模型转化为UML模型.最后,通过对一个潜舰对抗案例的作战任务进行建模,验证了该方法的有效性.