基于云模型和FAHP熵权的空地弹药效能评估

准确、科学地评估空地弹药的作战效能,对武器装备的设计、研制、试验、采购、作战使用及维护具有重要的意义。充分利用云模型可将定性指标的模糊性和随机性有效结合的特点,构建了空地弹药作战效能的综合云评估模型。针对现有确定指标权重的方法存在主观性较强的不足,提出一种基于模糊层次分析法(FAHP)熵权的权重确定方法,有效利用了主观信息和客观信息。实例分析表明该模型可准确、客观、有效地评估空地弹药的作战效能。     

一种定标缺失情况下的高光谱目标识别方法

高光谱遥感图像识别在民用和军事领域有着广泛的应用。在缺乏定标信息、缺乏同步观测大气光学参数情况下,对高光谱图像进行地物识别尚没有系统有效的方法,制约了其在定量遥感方向的应用。对此提出了一种利用粒子群算法优化6S模型参数基础上的高光谱遥感数据校正方法,并将其应用于定标缺失情况下的目标识别中。实验表明:在对遥感图像利用少许先验信息选择参数进行校正后,分类准确率为76.25%。而利用粒子群算法优化参数的6S校正后,分类准确率提高到91.58%,目标识别准确率得到了有效提高。     

固定节点3D网格部署的水下传感器网络分簇路由算法

水下传感器网络是应用于水下通信的重要传感器网络技术。提出了基于固定节点3D网格部署的水下无线传感器网络分簇算法,设计了3D网格的编址和分簇方法,实现了基于地址分配的节点定位,构建了算法的能耗分析模型。采用MATLAB完成了算法的性能仿真,对比了DS-VBF、IAR和GEDAR 3个算法的平均数据传输延迟和网络生存时间(TTL)。实验结果表明,此算法的平均数据传输延迟较短,可明显提高UWSNS的生存时间。     

区域联合作战装备保障任务分配模型

现代信息化战争是体系与体系的对抗,区域作战联合装备保障成为信息化条件下装备保障的主要方式,实施科学正确的装备保障指挥,进行保障任务分配对于提高保障效益具有非常重要的意义。通过区域作战装备保障任务的特点,依据区域保障要求建立了包括转场时间在内和不同作战方向上作战单元的重要程度不同的装备保障任务分配模型,保证了重要方向上最晚完成保障任务的作战单元保障时间最短和非重要方向上最晚完成保障任务的作战单元保障时间最短。最后,应用遗传算法给出了区域联合作战装备保障任务分配模型的求解方法和步骤,具有一定的科学性和实用性。     

坦克直瞄/间瞄射击一体化火控技术

直瞄射击方式是目前坦克采用的主要射击方式。直瞄射击方式受战场通视度及瞄准装置视距的影响,最大射击距离一般在5 km左右。间瞄射击方式不需要直接瞄准目标,不受战场通视度的影响,最大射击距离主要取决于火炮及弹药的性能,一般在10 km以上。未来坦克应具备直瞄射击与间瞄射击一体化能力。通过直瞄/间瞄射击火控技术的对比与分析,提出坦克直瞄/间瞄射击一体化火控方案。一体化火控具有新的技术特色,具有更强的综合作战能力,是未来坦克火控技术发展的一种趋势。     

装备技术体系结构演化和超网络建模

装备技术体系结构演化模型是把握装备技术发展规律和制定发展战略的基础。文章系统梳理装备技术发展的体系特征,深入分析了其体系演化动力、要素和过程,将演化实体与关系抽象为超网络的节点和边,可以给前沿技术探测和装备技术体系评估提供新思路。     

简谐外磁场环境下J-C模型的热力学纠缠

以简谐外磁场环境下的J-C模型为研究对象,从系统的哈密顿矩阵出发,通过计算模拟得出热力学纠缠度解析表达式。计算结果表明,对应于不同的外磁场强度,系统热力学纠缠度呈周期性余弦变化,但随环境温度升高快速衰减;在相同环境温度下,系统热力学纠缠度关于磁场强度左右不对称变化。     

三维均匀化理论预测多孔混凝土等效弹性模量

应用多尺度渐进展开的均匀化理论,推导三维均匀化理论的有限元解法,求解复合材料等效弹性系数。假设多孔混凝土由光滑均匀一致的球孔与水泥石基质组成,提出改进的随机投放方法,生成三维均匀化理论求解的随机单胞模型。以聚苯乙烯泡沫(EPS)混凝土为数值算例,生成6组不同体积分数的EPS混凝土随机单胞模型,通过三维均匀化理论的有限元法计算得到其等效弹性模量。计算结果表明:随机单胞模型能反映细观的非均质性,三维均匀化理论的有限元法计算得到的等效弹性模量变化趋势比较符合Miled的试验结果。     

水顶油顺序输送油水混合模型研究

顺序输送是利用一条管道输送多种油品,因其可最大限度发挥管道输送潜能而被广泛应用。按照前后行液体不同可分为水顶油、油顶水和不同油品间顺序输送等,其中水顶油顺序输送主要用于管道撤收前的排空作业。对水顶油顺序输送油水混合过程进行了分析,建立了油水混合模型,利用CFD对其进行数值求解,并将仿真结果与前期理论分析进行了对比,两者吻合较好。所得结论可为机动管线水顶油排空作业提供科学指导。     

Model parameter estimation and residual life prediction for a partially observable failing system

We consider a partially observable degrading system subject to condition monitoring and random failure. The system's condition is categorized into one of three states: a healthy state, a warning state, and a failure state. Only the failure state is observable. While the system is operational, vector data that is stochastically related to the system state is obtained through condition monitoring at regular sampling epochs. The state process evolution follows a hidden semi‐Markov model (HSMM) and Erlang distribution is used for modeling the system's sojourn time in each of its operational states. The Expectation‐maximization (EM) algorithm is applied to estimate the state and observation parameters of the HSMM. Explicit formulas for several important quantities for the system residual life estimation such as the conditional reliability function and the mean residual life are derived in terms of the posterior probability that the system is in the warning state. Numerical examples are presented to demonstrate the applicability of the estimation procedure and failure prediction method. A comparison results with hidden Markov modeling are provided to illustrate the effectiveness of the proposed model. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 62: 190–205, 2015