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相似文献
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1.
针对目前计算火箭炮毁伤概率只考虑射击精度和目标特性及弹药量等因素,而不考虑目标机动和对抗因素、生存能力的不足,基于射击理论和火力对抗理论,建立了考虑时间约束的火箭炮营毁伤概率模型,对想定中考虑目标机动及生存因素等时间约束的毁伤概率进行了仿真计算,仿真结果表明了模型的有效性以及目标机动火力对抗决定的生存需求使火箭炮毁伤概率具有时间敏感性。  相似文献   

2.
未来空域窗射击体制相对集火射击体制,提高了对机动目标的拦截概率,能够对付有限机动目标,然而依然难以对付具有高度机动能力的目标,尤其是有人驾驶飞机,如果在射弹飞行时间内进行拐弯、爬升、俯冲等强机动.为了进一步提高对目标的拦截概率,提出了多空域窗射击体制,即在传统火控系统中增加目标实时态势估计模块,实时预测目标在射弹飞行时间内的可能机动模型,并根据预测结果进行多个未来空域窗射击.  相似文献   

3.
为得到更准确的高炮武器系统毁伤概率算法,将射击诸元误差进行了分解,并对射击诸元误差各分量进行了相关性和重复性分析;在上述分析的基础上,结合弱相关误差序列的生成方法,给出了毁伤概率计算的蒙特卡罗法;基于此算法,计算了高炮武器系统使用未来空域窗射击体制或集火射击体制时,对不同机动特性目标的毁伤概率;结果表明,对高机动目标进行射击时,未来空域窗射击体制相比集火射击体制更优;同时给出了根据目标机动特性选择射击体制的方法。  相似文献   

4.
为了对付机动目标,提高高炮系统的毁伤效能,以完成其担负的防空反导任务,提出了未来空域窗射击体制。以35mm高炮为例,用解析法分别仿真计算了,在集火射击体制和未来空域窗射击体制条件下的点射毁歼概率,并对6种不同目标的毁歼概率进行了统计。统计结果表明,对付小型化目标或机动目标采用未来空域窗射击体制更有优势。  相似文献   

5.
弹炮结合防空武器系统毁伤概率分析与仿真   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对弹炮结合防空武器系统毁伤概率是决定系统效能的关键问题,分析了决定系统精度和毁伤概率的主要因素及其相互关系.以单枚导弹对目标的毁伤概率和高炮一次点射对目标的毁伤概率为目的,建立了弹炮结合系统毁伤概率分析模型.通过计算机仿真得出了一定航路条件下对典型目标射击,高炮一个2S长的36发点射的平均毁伤概率为40%,单枚导弹的平均毁伤概率为63%.在2枚导弹和2个点射的情况下,系统总的毁伤概率可达97.8%.  相似文献   

6.
目标、潜艇及其鱼雷武器系统和水文环境是潜艇鱼雷攻击的基本条件。占领射击阵位是攻击中所要完成的基本任务之一。从分析鱼雷射击可行域、潜艇机动可行域入手给出了在一定攻击条件下的潜艇占位可行域。  相似文献   

7.
为提高高炮武器系统拦截巡航导弹的能力,提出了自适应射击窗的思想.自适应射击窗是指火控系统根据目标运动参数估计结果,识别目标的运动模式并估计出其机动幅度,实时在线评估毁歼概率,并求解出具有最大毁歼概率的空域窗技术参数(形状和大小),据此计算出射击诸元提供给高炮武器系统实现对空中目标的射击.对实现该技术要解决的几个专项技术问题作了简要分析.最后,通过设置不同的目标航路,采用蒙特卡罗法分别对自适应射击窗技术和传统火控技术进行了效能对比分析.仿真结果表明,当巡航导弹不机动时,前者有与后者相当的射击效果;当巡航导弹蛇行机动时,依据参数设置,前者的毁伤效能较之后者提高约17.7%~102.4%,且增加了有效射击时间.  相似文献   

8.
在不考虑弹药消耗量受限制的情况下,炮火对目标急袭射击达到的毁伤程度往往与射击持续时间成正比.这一结论是在考虑目标毁伤幅员不变化的情况下得出的,但在战场上目标毁伤幅员经常是变化的,通过分析目标毁伤幅员及射弹数随时间的变化,来确定射击持续时间与毁伤程度之间比较客观的关系,为炮兵指挥员定下射击决心,做出指挥决策提供依据.  相似文献   

9.
以先期毁伤为原则,首次对武器单元的射击时机分配问题进行数学建模。提出一种使毁伤概率密度在时间上靠前分布的武器单元射击时机分配模型,在保证指定瞬时之前以期望概率毁伤目标的前提下,合理分配各武器单元的射击时机,实现对目标的尽早毁伤。根据射击时机分配模型中约束函数的单调性特点,提出一种改进的连续域蚁群算法,使算法自变量满足约束条件的"优良区域"开始搜索,采用搜索窗口平移的方法逐步寻找最好解,提高了算法的搜索速度。实例分析验证了模型和算法的有效性。  相似文献   

10.
为了研究压制火炮对暴露有生力量毁伤效能评估问题,提出了一种基于射击条件下毁伤幅员的压制火炮火力毁伤概率计算的方法。以平均相对毁伤面积为毁伤概率指标,采用蒙特卡洛方法,以目标区域中心为瞄准点,以随机方式确定弹着点在目标区域中的坐标。利用破片威力场研究成果,对射击条件下的毁伤幅员进行了计算,从而实现了压制火炮对暴露有生力量毁伤效能评估。  相似文献   

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