基于Agents/Space的装甲装备战损仿真方法(Ⅰ)

以装甲装备战损仿真的问题特征为牵引,提出了基于Agents/Space框架的装甲装备战损仿真模型,包括:利用Agents技术刻画弹药的行为和穿甲后效,将装备模型虚拟为系统环境(space),通过Agents与环境的交互来研究战场环境下弹药对装备的毁伤作用,并选用MASON仿真平台开发了仿真原型系统。     

装甲装备战斗毁伤模拟策略研究

战损规律数据是装备寿命周期各项BDAR工作的重要依据,结合物理试验数据进行战斗毁伤模拟是获取战损数据的重要途径,随着新技术手段的不断出现为探索毁伤模拟方法提供了新的契机.为此归纳总结了装甲装备战斗毁伤模拟的问题特征,综述了国内外的研究现状并剖析了现行方法对问题的解决程度,在此基础上提出了引入复杂系统的研究方法,基于三维元胞自动机和Agent技术建立了模型的仿真框架,说明了依据该方法进行问题研究的有效性和前瞻性.     

基于动态神经网络的装备技术状态预测模型

装备的技术状态受多种因素的影响,诸多影响因素之间是一种多变量、强耦合、非线性的关系,同时这种关系还是动态的。根据装备技术状态的特性,使其在相空间里重构,然后利用动态神经网络建立装备技术状态预测模型,并以装备振动信号预测为例进行案例研究,验证了利用动态神经网络进行预测的可行性和优越性。     

基于Agents/Space的装甲装备战损仿真方法(Ⅱ)

对任何仿真系统,只有在保证一定可信度的基础才具有实用价值。在文(Ⅰ)战损仿真原型系统的基础上,结合经济性和可行性的权衡分析,提出了装甲装备战损仿真系统的修正策略。进行了典型条件下的杀伤力参数试验,利用神经网络技术修正BAD参数经验值和试验值的误差,然后将训练完成的神经网络模块嵌入在P ierc ingA gen t中,实现对BAD模型参数的动态修正。最后,进行了仿真试验,并利用实战数据和全尺寸物理实验数据进行了仿真系统的有效性验证。研究成果为装甲装备战损或具有类似特征系统的仿真提供了一种研究途径。