基于马尔科夫决策的目标选择策略

目标选择是军事计划的关键要素之一。基于马尔科夫决策方法,解决具有复杂目标间关联的多阶段目标选择问题。使用与或树描述目标体系各层状态间的影响关联,并以目标体系整体失效为求解目的,建立了基于离散时间MDP的多阶段打击目标选择模型。在LRTDP算法基础上提出一种启发式方法,通过判断从当前目标体系状态到达体系失效状态的演化过程中的可能资源消耗和失败概率,来提供对当前状态的评估值,该方法能有效排除问题搜索空间中不能到达体系失效目的的中间状态,压缩了由于目标间复杂关联而增长的巨大状态空间。用实验验证了该方法有效性,实验结果表明,该方法直观实用,对目标间具有复杂关联关系的目标打击决策有一定参考价值。     

某型运载火箭地震响应分析及减震设计

竖立状态的运载火箭一旦遭遇地震,极易造成箭体倾倒等灾难性后果。为了确保运载火箭在地震中的安全,针对某型运载火箭,采用时程分析法对其进行地震响应分析,得到了火箭的弯矩、位移响应峰值沿箭体纵向的分布规律。分析了火箭关键位置处弯矩响应的频域特性,设计了火箭的减震措施,并分析了火箭与发射台的连接刚度、隔震支座刚度对火箭地震响应的影响规律。结果表明:火箭弯矩响应的最大值发生在靠近火箭尾段的位置,位移响应的最大值发生在火箭头部位置;改变火箭与发射台连接刚度以及在发射台底部加装隔震支座的方式可以有效地减小火箭的地震响应。     

基于灰色神经网络的装甲部队油料消耗预测

油料消耗量的精确预测直接影响装甲部队后勤保障能力的提升,而传统预测模型精度不高,应用范围也有一定的局限,难以满足信息化战争精确保障的需要。提出一种装甲部队油料消耗预测的组合模型,对历史油料消耗数据和油耗影响因素进行统计分析,求出各影响因素与油耗量的关联度作为权重系数;通过改进GM(1,1)模型预测某部队下一次军事行动的油耗量;用GM(1,1)模型的预测值、加权后的各影响因素值和油耗实际值训练网络,对下一次想定的军事行动油耗量进行预测。通过平均相对误差计算表明,组合预测模型比单一的GM(1,1)模型预测精度高,能够较好地指导部队进行下一步的油料供管工作。     

威布尔分布的战术导弹可靠性试验信息融合方法

针对战术导弹可靠性试验小子样问题,提出了基于威布尔分布,利用小概率原理,针对不同试验环境下试验数据的融合方法。该方法扩大了战术导弹可靠性试验的统计子样,提高了可靠性评定的可信度。     

数字化部队作战能力综合实验设计

综合实验设计是运用综合实验分析评估数字化部队作战能力的前提和基础。探讨了综合实验设计的内涵,在此基础上,根据知识成熟性规律,对综合实验所需采用的方法进行了分析,确定了综合实验由专家研讨实验、构造仿真实验、虚拟仿真实验(或实兵演习实验)以及联合实验所组成,并重点研究了综合实验的实施程序,解决了各实验方法在综合实验中的运用时机问题,旨在为我军未来运用综合实验对数字化部队作战能力进行分析评估提供参考。     

装备技术体系网络建模与结构优化方法

针对装备技术发展管理的重用度和冗余度问题,研究了体系网络建模与结构优化方法。将装备技术抽象为节点,技术关系抽象为边,提出了基于装备技术描述属性框架和技术关系分析的体系网络建模方法;将3种经典的网络社团探测方法应用于装备技术聚类,通过比较评估指标,生成了技术聚类优化方案;基于加权网络中心度算法,识别了对体系冗余影响最大的装备技术。以包含235项激光武器装备技术的技术体系为例,验证了方法的有效性,总结了体系结构的优化结论。     

利用星角距不变性标定星敏感器内部参数

提出了一种恒星角距不变的星敏感器内部参数的地面标定方法。较常见的星角距的标定方法不同的是,该方法利用对在0°附近的角度变化较敏感的恒星角距的正弦值建立观测方程;采用两步法分别估计焦距、主点和高阶畸变系数,并采用迭代优化的方法,获得最优估计值。为了确保标定精度,对观测时刻的导航星进行了视位置的修正。实验结果表明,采用星角距的正弦值建立观测方程,估计精度较高,采用考虑高阶畸变的改进正弦法标定后的星角距误差的均方根值为2.2×10-5rad。     

基于脉冲控制的末修弹飞行稳定性研究

脉冲力的瞬间作用会引起攻角和侧滑角的急剧变化,对末修弹飞行稳定性产生较大的影响.以线性化运动微分方程组为数学解析手段,对末修弹脉冲作用稳定性进行深入分析研究.数值仿真表明,采用小扰动法分析弹丸脉冲控制弹丸飞行稳定性是可行的.     

基于优化蚁群算法的装备调拨决策系统研究与设计

将蚁群算法和遗传算法应用于装备调拨决策系统,实现了装备调拨决策信息的生成.同时利用遗传算法对蚁群算法的参数进行了优化,实验证明优化后的蚁群算法在平均路径长度、算法平均执行时间和总执行时间上较传统蚁群算法都有一定程度的改进.