基于仿真试验的防化保障行动能力评估

未来战争是核生化威胁下的一体化联合作战.防化部队通过感知核生化事件并消除危害后果,为核生化环境下作战行动提供保障.为定量评估防化作战保障行动中各个要素对保障效能的影响,基于模拟仿真平台,构建了作战想定、典型作战实体模型和评估模型,并根据关键影响因素进行仿真实验设计.试验结果表明,侦察速度与洗消速度是提高保障能力最重要的因素;快速可靠的通信能力也是重要因素;作战单元要采用合适的防护等级,避免过度防护;优化指挥关系、缩短信息链路也是提高保障能力的关键.     

通用防空反导火力优化分配方法

针对通用防空反导实时火力优化分配问题,分析了火力分配原则,综合考虑资源约束、空间关系约束以及人工干预等约束条件,以拦截效能最大、消耗费用最小为目标建立火力优化分配模型,并详细设计了拦截效能和消耗费用的表示模型;在该模型基础上,设计了一种基于离散粒子群的优化求解算法;通过仿真验证了模型的合理性和算法的可行性,对通用防空反导指挥控制系统研制具有一定指导意义.     

空中进攻作战天基信息"云"支援体系建设研究

天基信息支援下的空中进攻作战对于夺取战场控制权、改变战争局面发挥着不可估量的作用.随着作战领域不断融合和人工智能、云计算、大数据等技术在军事领域的深入渗透应用,现代空中进攻作战展现出不同以往的样式与特征.基于新特征下的空中进攻作战对天基信息支援的作战需求设计了天基信息"云"支援体系,分析了空中进攻作战中天基信息支援技术体系支持,对人工智能、大数据等新技术在天基信息支援体系建设中的应用和未来空中战场发展方向进行了展望.     

基于结构和功能的改进CRITIC体系贡献率评估方法

体系贡献率直观体现了新型武器装备对体系作战能力的提升作用.从体系贡献率机理出发,构建装备体系贡献率系统评估框架;结合复杂网络理论,引入拓扑势指标,评估装备节点的体系结构贡献率;提出作战功能链概念,量化装备节点的体系功能贡献率;引入并改进CRITIC(Criteria Importance Though Intercrieria Correlation)法客观确定初始权重,通过分析指标关联度降低指标耦合性对评估结果造成的影响,对指标权重进行进一步修正;通过作战想定实例分析验证了该评估方法的有效性和合理性.     

航空集群系统空对地作战效能涌现方法研究

航空集群作战系统通过自组织机制与行为调控机制的有机耦合,产生了新的作战能力,具有能力涌现特点.为评估集群系统作战效能,在机群作战效能评估理论的基础上,采用AHP层次分析法构建了无人-有人机协同作战集群效能涌现模型.结果表明,作战环境威胁越高,集群作战能力的涌现效果越明显,且随着等级的不断提高,能力的涌现不断增加,但是增加的幅度逐渐减缓.该方法的应用可为评估航空集群系统的对地攻击作战能力提供定量参考.     

基于毁伤机理的常导反舰作战发射弹量计算

常导反舰作战已成为反击制衡对手的有效手段之一.针对现有发射弹量计算方法不适合常导反舰作战,分析了大中型水面舰船的毁伤机理,提出常导反舰作战发射弹量的计算方法,计算结果与兰德公司给出的研究结果基本一致.     

推动政治工作与军事训练同频共振

政治工作是我军生命线,是保持军事训练正确方向、激发官兵训练热情、鼓舞训练士气、提高训练质量的重要保证。部队新年度开训的大幕已拉开,政治工作要充分发挥服务保证作用和直接作战功能。     

电子对抗作战任务规划平行仿真分析框架研究

针对作战指挥流程的任务规划系统集成这一问题,运用仿真系统与实际系统进行实时联动的平行仿真方法,建立了电子对抗作战任务规划分析框架,框架中的关键模块包括实时态势预处理模块、战场实体动态构建与修正模块、作战任务规划推演模块、作战任务规划评估模块.电子对抗作战任务规划平行仿真的关键技术是战场平行仿真实时推演技术和战场态势预测技术.这种全新的作战仿真框架体系,为完善作战指挥程序提供了一种方法手段.     

基于HTN的混合式作战计划监视与重规划方法研究

信息化时代,战场态势瞬息万变,如何根据快速变化的战场态势对作战计划快速调整,是作战任务规划研究的关键.提出了一种基于层次任务网的混合式计划监视与重规划方法,依据效果期望与任务期望监视计划的执行,确定计划调整的时机.基于范数度量计划执行与两种期望的差异,根据差异的大小选择不同的重规划算法.实验评估表明,所提方法能够提升计划执行中应对不确定因素的能力,为不确定环境下的计划执行与调整提供了有效的解决方案.     

武器装备作战消耗实验方案稀疏化设计研究

针对多型部队、多类装备、多目标类型、多毁伤要求等组合消耗实验方案空间巨大的问题,采用稀疏化设计方法,实现对实验因素、实验水平进行选择、控制和优化.通过分支定界的方法对所要实验的关键因素进行筛选,采用均匀设计的方法对实验方案样本进行抽取,最大限度减少实验次数,并基于回归分析方法对实验条件和范围进行优化,极大压缩实验方案样本空间,提升了实验效率.