基于超网络的装备保障网络重组的动态演化模型

现有演化模型没有针对网络中的不同类型节点提出对应的演化规则,并对装备保障实体所具有的演化行为描述的不够全面,提出一种考虑节点重组的动态演化模型。根据所建装备保障超网络模型,定义节点的演化行为和演化相关约束,并结合节点演化行为制定了考虑节点重组的网络演化规则和演化步骤,最终建立起装备保障超网络动态演化模型。仿真分析表明,该模型在建设阶段具有良好的网络集聚性,能够有效描述装备保障网络的动态特性;在对抗阶段面对随机攻击和蓄意攻击,与其他模型相比都能保持相对较好的网络性能,具有一定的优势。     

体系攻防条件下的多阶段目标选择模型

针对体系攻防对抗条件下的目标选择问题,提出了一个基于完全信息序贯博弈的多阶段目标选择模型。该模型分析了目标体系攻防的博弈过程,使用动态贝叶斯网络描述了对抗双方策略对博弈状态的影响,将目标选择问题转化为标准的博弈树对策问题求解。然后设计了一种消除目标体系结构中与或子树的方法,以简化目标选择策略空间。最后通过案例说明了使用逆向归纳法求解目标选择策略的过程。结果表明,该模型和方法能够在体系攻防、目标间具有复杂层次关联的条件下为目标选择决策提供辅助。     

油门开度变化对零差速式双流传动转向动态特性的影响

考察履带车辆转向期间增大发动机油门开度对转向动态特性的影响,基于Matlab/Simulink对油门开度变化转向过程的动态特性进行了仿真分析,应用VBOX试验测试系统设计了某履带车辆转向试验。试验结果表明:通过增大发动机油门开度可以使车辆转向角速度增大,进而缩短转向所需时间;转向阻力较大时,可以采取增大油门的方式提高主动轮转矩,克服不良转向条件,但无法获得更小的转向半径。     

新型舰炮武器系统的自动检测系统

阐述了某新型舰炮武器系统应用仿真技术、控制技术、网络技术和信息处理技术实现自动检测,以及自动检测系统的组成和工作原理。用内模拟仿真驱动技术,实现了舰炮武器系统全自动工作方式下的点迹提取、航迹建立、目标识别、威胁判断、目标指示、捕获跟踪、求解射击诸元,全系统动态联动精度在线评估,以及在线实时故障检测。为海军新装备的操作、使用和维护提供了有效的技术手段。将提高系统可维性和生命力。     

基于DIFHA算子的动态直觉模糊多属性群决策方法

动态决策问题是现实中的一类常见问题。在提出动态直觉模糊混合平均(D IFHA)算子的基础之上,提供一种动态直觉模糊多属性群决策方法。该方法能同时考虑决策过程的阶段性和属性值位置对决策结果的影响,并较好地处理决策过程中的定性指标。分析和算例证实该方法的可行性和实用性。     

基于改进遗传算法的AUV动态目标搜索算法

针对水下动态目标搜索问题,提出一种基于改进遗传算法的AUV动态目标搜索算法。采用蒙特卡罗统计方法生成大量目标运动轨迹,作为计算适应度依据;结合水声模型提出一种新型的累积探测概率计算方式;种群选择采用灾变思想与精英主义相结合方法,保证种群的非劣性和多样性,加速跳出局部极值;采用混沌序列方式选择交叉和变异点,增加种群随机性;采用动态自适应的交叉概率与变异概率,减少经验依赖,保证后期种群多样性。仿真实验结果表明,相较于传统算法和经典遗传算法,改进遗传算法能有效避免陷入局部极值,提高搜索概率。     

基于DBN的天基信息支援装备体系作战效能评估方法

为解决天基信息支援装备体系的作战效能动态评估问题,提出一种基于动态贝叶斯网络的天基信息支援装备体系作战效能评估方法。首先以系统动力学模型获取数据样本,然后以静态贝叶斯网络作战效能评估模型为基础建立动态网络,以EM参数学习算法构建动态贝叶斯网络作战效能评估模型,最后对天基信息支援装备体系进行作战效能分析。在作战效能评估模型的基础上,以海上方向打击移动舰船目标的作战场景为例,分析了天基信息支援装备体系中诸多影响因素之间的相互关系与影响程度。同时,仿真实验验证了该方法应用在天基信息支援装备体系作战效能评估中的有效性和可行性,能够为天基信息支援装备体系作战效能评估提供坚实的技术支撑。     

位置信息与替换概率相结合的多核共享Cache管理机制

多核系统中末级Cache是影响整体性能的关键。为了提出一种细粒度、低延迟、低代价的末级共享Cache资源管理机制,将系统性能目标转换为每个内核当前占用Cache资源的替换概率,以决定每个内核能够提供的被替换资源的数量;对某个需要增加Cache资源的内核,从可提供被替换资源的候选内核中选出距离较近且替换概率较高的一个内核,并以Cache块为粒度进行替换,从而实现Cache资源在不同内核间的动态划分。与传统以相联度为粒度的粗粒度替换机制相比,以Cache块为单位的替换机制具有更细的替换粒度,灵活性更高。另外,通过将位置信息和替换概率结合,保证了Cache资源与相应内核在物理布局上的收敛,降低了访问延迟。同时,所提出的方法只需要增加极少的硬件代价。实验结果表明,根据实验场景和对比对象的不同,所提方法与其他已有研究成果相比,可以实现从6.8%到22.7%的性能提升。     

联合火力打击弹药需求计算动态模型研究

弹药是火力打击和火力毁伤的基础.传统的火力毁伤弹药需求计算主要有两种思路,一种是不考虑对抗,单纯基于目标的幅员和弹药的毁伤概率静态计算弹药的需求,一种是考虑对抗,运用兰切斯特方程计算弹药的消耗,这样求得的预测结果与实际需求均有较大的差距.研究发现,将基于目标打击的弹药需求和在对抗条件下武器损耗因素结合起来考虑,可以有机地将两种弹药消耗的计算思路融合在一起,建立新的数学模型,所得结果反映了弹药实际需求与外部因素的内在关系,与实际作战更加相符,对战时的弹药供应决策具有重要意义.