火力对抗条件下防空导弹作战有效性分析

针对火力对抗条件下空中来袭目标对国土或岛屿进行轰炸的情况,通过分析作战双方兵力兵器的变化关系,建立了轰炸机——防空导弹对抗的确定型Lanchester方程,并以此方程为基础,导出随机类型的Lanchester方程。结合基于随机服务系统理论的作战有效性分析的排队论模型及方法,获得在来袭目标有火力对抗条件下防空武器的作战有效性分析方法。     

利用循环网络的降落伞开伞载荷补偿方法

为了对降落伞充气展开过程中的开伞载荷进行更加准确的预测,提出一种基于循环神经网络的开伞载荷补偿计算方法,包括模型架构和数据处理方式。该方法将充气时间法计算的预测值代入循环网络进行二次计算,使最终结果能够更加贴近试验真值。使用多层前馈网络、标准循环网络与长短时记忆网络三种网络进行比较,验证了所提模型预测结果的适用性和准确性,研究了学习率、输入层维度和隐层维度等超参数对模型性能的影响,并给出了基于长短时记忆网络的补偿模型最优训练条件。实验结果表明,利用循环网络进行开伞载荷预测具有较好的拟合结果,为机器学习与降落伞工业的学科交叉研究提供了一定的参考方向。     

地空导弹武器系统抗击TBM时的有效部署区

基于弹道导弹的航迹特点,提出了地空导弹武器系统反TBM有效部署区的概念,建立了数学模型,并且论述了使用有效部署区域图进行战斗部署的方法。     

能力型防空群指控系统概念模型及效能评估

为提高能力型防空群整体作战能力，应用系统论方法分析了能力型防空群指控系统的构成要素及运行模式，提出了指控系统信息结构力的概念，建立了能力型防空群指控系统概念模型。在此基础上，提出了能力型防空群指控系统效能评估指标体系，运用网络复杂性理论、图论、集合论及信息论方法建立了能力型防空群指控系统的物理性能及信息结构力计算模型，给出了指控系统效能综合评估函数，可为防空指控系统构建提供参考。     

基于改进TOPSIS模型的防空多目标威胁评估

根据地空导弹武器系统作战使用原则，确定影响目标威胁程度的五个主要因素，建立目标属性矩阵，并运用群体层次分析法（AHP）和熵权法进行组合赋权，将权重运用到逼近理想解的排序法（TOPSIS法）模型中，给出了基于改进TOPSIS模型的多目标威胁评估模型与算法。实例分析表明该方法是合理和有效的。     

基于正交试验的大型降落伞开伞冲击载荷影响因素分析

对大型伞开伞过程冲击载荷的影响因素灵敏度进行研究.采用充气时间法对降落伞的充气过程进行建模,并运用正交试验设计方法设计了数值试验来分析初始条件、回收物参数、减速伞参数、主伞参数和环境条件等21个影响因素对主伞和减速伞的2次开伞力峰值、主伞开伞时刻动压等5个指标的影响及灵敏度.通过对比4组不同初始条件的数值试验结果,提出了影响减速伞和主伞开伞冲击载荷的主要因素,并具体分析了各个因素的影响方式.     

航母综合作战区警戒兵力对潜警戒能力及配置

在定量分析综合作战区航母受敌潜艇威胁、警戒兵力对潜警戒能力的基础上，依据航母综合作战区警戒兵力配置的基本原则，提出了航母综合作战区对潜警戒兵力配置的方法，可为反潜作战指挥员优化航母综合作战区对潜警戒兵力的配置提供决策支持与参考。     

基于多传感器优化布站的干扰目标定位模型

提出了传感器的优化部署模型 ,利用多传感器对干扰目标实现三角交叉定位 ,并给出了选择用于定位的传感器的数学模型。     

VNS和SA相结合的指挥控制资源部署

针对指挥控制资源部署问题,引入任务复杂度来定义决策实体的工作负载,并建立以最小化决策实体工作负载的均方根为目标的优化模型。针对传统的层次聚类法容易陷入局部最优,提出了一种变邻域搜索(Variable Neighborhood Search,VNS)和模拟退火(Simulated Annealing,SA)相结合的具有全局性的求解方法,使用VNS进行全局寻优,使用SA对VNS中的邻域进行局部寻优。最后通过一个联合作战案例的平台调度方案,验证了所提方法的优越性。     

基于云遗传算法的防空导弹目标分配问题

针对传统遗传算法在防空导弹目标优化分配中存在的缺陷，提出了一种更为有效的云遗传算法。通过该算法对防空导弹目标分配模型进行仿真求解，得出防空导弹射击目标的最优目标分配方案。通过算例分析，云遗传算法相比传统遗传算法收敛速度快，搜索效率高出一倍左右，对产生局部最优解情况进行了合理有效的控制，可操作性、优越性更强。