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相似文献
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1.
弹着点模拟是对敌火力打击目标毁伤仿真的重要环节。在分析炮兵营射击误差构成与计算方法的基础上,研究建立了炮兵射击的弹着点散布蒙特卡洛(Monte-Carlo)仿真模型,实现了对集火射向、适宽射向、三距离射击等多种火力打击方式共同作用下的弹着点散布模拟,为目标毁伤仿真研究提供了模型支持。以此为基础,通过分析各组误差对毁伤概率的影响,发现对于炮兵营打击面散布目标来说,营共同误差是影响毁伤概率的最显著因素,应当通过提高测定目标位置和气象准备的精度减小误差以提高对目标的毁伤效果。  相似文献   

2.
由于工作原理不同,传统无控弹射击校正方法不适用于一维弹道修正弹。分析了舰炮使用一维弹道修正弹射击误差构成和射击观测特点,提出一维弹道修正弹射击校正新方法,首先通过修正机构不工作,利用观测弹着点相对预测弹着点偏差平均值校正火控设备预测弹着点误差;然后利用修正弹正常工作时观测弹着点相对目标(或提前点)偏差平均值校正修正机构误差。假设各误差值,通过解弹道方程仿真计算表明,按新方法射击校正能够显著提高射击精度。  相似文献   

3.
基于射击学理论和毁伤理论,采用矩阵法,建立了某型多管火箭炮射击的重复毁伤分析模型,研究了该型多管火箭炮射击误差对重复毁伤的影响,得出了射击诸元误差和射击散布误差变化对重复毁伤影响的具体规律和二者之间的不同。研究结论对于弹道修正火箭弹设计精度指标确定、弹药消耗规律研究及作战指挥决策具有参考意义。  相似文献   

4.
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   

5.
为了更好的评定舰载火箭炮对岸射击的射击效能,选用了毁伤概率为效能指标,应用重叠系数法排除子弹重叠的影响,运用蒙特卡罗法计算出毁伤概率,并给出了保证实验精度的方法。实际举例结果表明,在评定毁伤效率时,应用重叠系数较大程度地减少因重叠造成的误差。该方法在研究火箭弹对岸射击效能时,能够更好的提高精度,减小误差。  相似文献   

6.
根据弹箭外弹道方程生成RAM类弹的实际飞行轨迹,采用UKF滤波算法对采样数据进行处理,采用基于共有分量分解法计算了速射高炮对RAM类弹的毁伤概率,分析了射击误差中相关系数以及武器系统不同火力配置对毁伤概率的影响。分析结果表明:速射高炮对火箭弹的毁伤概率优于对榴弹、迫击炮弹的毁伤概率,适当增加射弹量有利于提高对RAM类弹的毁伤概率。  相似文献   

7.
针对是否实施未来空域窗射击的问题,首先根据目标未被毁伤的概率模型,提出了集火射击方法的最大弹丸数和未来空域窗射击方法的最小弹丸数概念;然后,对这两种射击方法的目标未被毁伤概率的被积分函数的特性进行详细分析,推导出集火射击方法的最大弹丸数和未来空域窗射击方法的最小弹丸数的计算模型,根据可齐射的弹丸数、目标大小、抗毁伤能力及误差特性,快速判断是采用集火射击还是未来空域窗射击的方法;最后,进行了算例分析,分析结果验证了该模型的正确性和决策方法的合理性。  相似文献   

8.
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   

9.
对岸上线目标、面目标射击的效力评估   总被引:1,自引:0,他引:1  
主要对岸上线目标、面目标进行间接射击时 ,射击效力指标 (相对毁伤目标长度或相对毁伤目标面积数学期望 )的计算进行了讨论。推导出在弹丸的毁伤半径和射击误差不变的情况下 ,毁伤长度或面积同目标长度之间的关系 ,以及相对毁伤长度或面积同目标长度之间的关系。  相似文献   

10.
某型火箭弹对巡航导弹毁伤概率仿真分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过对巡航导弹目标特性分析,论述了目标易损性和毁伤机理(包括破片战斗部对目标的击穿概率模型)。利用破片初速及存速计算模型,分析了战斗部爆破后破片速度衰减规律,并做了模拟仿真,为火箭弹战斗部设计及毁伤效能评估提供了理论依据。最后根据射弹散布规律及毁伤原理建立了毁伤模型,并以某型火箭弹为例,对毁伤概率模型进行了仿真分析。仿真结果表明:该方法为火箭弹战斗部设计和提高对巡航导弹毁伤概率提供了参考。  相似文献   

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