复杂大系统仿真的VV&A理论及过程研究

为了确保复杂大系统仿真(LCSS)的可信性,应该在建模与仿真(M&S)的全生命周期中开展校核、验证与确认(VV&A)研究.对LCSS的VV&A进行了理论研究,提出其方法论与原则;以基于仿真组件构建的HLA仿真系统为例,从仿真组件层、联邦成员层及联邦层三个层面研究了VV&A过程,并将这些研究应用于反舰导弹突防联邦仿真中.实践表明,研究对LCSS的VV&A工作具有很好的指导作用,有力地保障了仿真的可信性.     

基于BOM的HLA仿真系统可信性研究

可信性是系统仿真的关键要素.基于BOM的HIA仿真系统可以从仿真模型层次上提高系统的重用性和互操作性.为了确保该类仿真系统的可信性,在建模与仿真全生命周期中开展VV&A研究,十分必要.介绍了基于BOM的HLA仿真系统的FEDEP模型,并简要提出其VV&A过程,重点对用户模型、仿真模型组件及联邦成员的V&V展开研究,最后将这些研究应用于×××反舰导弹突防联邦仿真中.结果表明:提出的VV&A过程切实可行,保障了系统的可信性.     

C3I/M&S互操作性研究

结合C3I/M&S互操作性的主要问题,总结了互操作性技术参考模型,在此基础上对C3I/M&S互操作性的数据模型及标准、接口标准进行了详细论述,介绍了北约C3I/SIM互操作性试验情况,并指出了未来C3I/M&S互操作性研究的发展趋势,对军队C3I系统和仿真系统的建设有一定的指导意义.     

C4ISR/M&S互操作HLA仿真设施

基于仿真互操作标准组织(Simulation Interoperability Standards Organization,SISO)C4ISR/M&S互操作技术参考模型和高层体系结构(High Level Architecture,HLA),C4ISR/M&S互操作HLA仿真设施为架构仿真系统运行体系提出了面向方面框架(Aspect Oriented Framework,AOF)和应用服务平台的技术.AOF能控制C4ISR/M&S互操作所引起的仿真系统结构复杂化,应用服务平台则能丰富仿真系统的运行环境,仿真设施可作为仿真系统通用运行体系的基础组件,支持复杂互操作系统开发.     

基于Petri网的仿真VV&A过程建模

对基于Petri网的仿真VV&A过程建模进行了研究,首先分析了VV&A过程的组成,建立了基于Petri网的VV&A过程模型,然后分阶段对VV&A过程进行了详细建模,分别建立了需求校核,概念模型验证,数学模型校核与验证、软件模型校核与验证以及系统确认阶段的Petri网模型.通过对基于Petri网的仿真VV&A过程建模为进一步将Petri网应用于仿真VV&A的辅助管理打下了基础.     

建模与仿真VV&A工具设计与实现

在深入研究VV&A过程模型的基础上,建立了仿真和建模VV&A工具设计方案,详细介绍了各个模块的功能、相互之间的关系及工作流程.应用ODBC互连技术实现接口问的通信,将VV&A工具应用于实际工程中,取得了令人满意的结果,从而有效提高了仿真VV&A过程的经济性和快捷性.     

基于HLA的军事通信网仿真系统VV&A框架流程

军事通信网仿真系统是采用 HLA 架构的大型复杂仿真系统,通过桥接和代理技术实现了多个单网系仿真系统的一体化。针对 HLA 的 FEDEP 过程和军事通信网仿真系统的特点,提出了军事通信网仿真系统VV&A 的框架流程,得出几点结论。     

军工企业资产重组的风险与规避

资产重组是军工企业的一种资本运营方式。它既可能为企业实现“低成本扩张”,从总体上提高投资效益,也可能增加重组活动与结果的不确定性,给企业带来一定的风险。关注和研究资产重组风险与规避,可为军工企业摆脱困境和快速发展提供有益的借鉴和理论指导。     

浅析部队军事训练中的风险管理

军事训练活动本身的性质和特点决定了事故风险作为一种客观存在,而成为影响训练质量的主要因素之一。所谓军事训练风险管理,就是用科学的方法,对军事训练中的各种风险因素进行预测、评估、控制和规避,以便更好地实现训练目标的一种活动。目前,我军以信息化为背景的军事训练,从内容到形式都有了实质性变化,所面临的风险因素也愈加突出。面对风险,是敢于正视、科学应对,还是消极回避、畏缩不前,将直接影响军事训练的水平。因此,研究和探索军事训练中的风险管理,对于提高军事训练效益,进一步巩固和提高部队战斗力、保证我军能够更好地履行"打赢"使命具有重要意义。     

云模型在雷达干扰资源多目标优化配置中的应用

鉴于干扰效果/效益评估在雷达干扰资源优化分配中的重要地位,提出了一种基于云模型和匈牙利算法的雷达干扰资源优化分配模型。利用一维云模型单条件单规则发生器和逆向云发生器构建了评估指标干扰效果推理器,利用基于风险态度因子的云模型映射函数定义了云模型之间距离的度量方法。提出了一种基于云模型与逼近理想解法的雷达干扰效益矩阵求解方法,最后运用匈牙利算法实现了干扰资源优化分配。将所建模型应用到干扰资源分配中,结果表明该模型能够较好的处理评估中的不确定性知识,是合理、可行的。