备件需求过程的MAP数据拟合算法研究

为了将备件需求过程表示为马尔可夫到达过程(Markovian arrival process, MAP)形式,设计了备件需求到达流的MAP拟合算法.首先,采用EM算法将备件需求到达间隔时间拟合成Hyper-Erlang分布形式,然后利用MAP性质和Bayes公式推导出生成元矩阵的计算公式;随后设计了一个完整的数据拟合流程,并通过实例对算法的效果和效率与已有研究进行了对比.结果表明,该算法在确保拟合效果的同时,能够有效提升拟合效率.     

基于USB总线的坦克射击模拟器实时数据采集卡设计

为实现坦克射击模拟器信号的实时采集,设计了基于USB总线的数据采集卡,并详细阐述了数据采集卡的硬件结构、程序流程和Windows环境下应用程序的开发。     

美军飞机易损性实弹测试现状及启示

飞机易损性分析与评估是指对飞机在战斗状态下遭受攻击后受损的难易程度的评价,是衡量飞机战斗性能的重要指标.研究飞机易损性对于飞机高生存力设计和飞机战伤预测评估具有重要意义.本文首先简要介绍了飞机易损性分析的一般方法与流程,收集并整理了美军飞机易损性实弹测试的历史沿革和条件建设现状,同时以F-35整机、F135发动机和C2...     

基于内容检索中算法的层次化体系组织

基于内容的检索中,检索算法的常规实现是面向单个特征完成特征提取和相似性匹配,再对单特征检索结果加权完成多特征检索,这种方法计算量大,缺乏灵活性。针对于此,提出了一种检索算法的层次化组织体系,能够灵活组织面向不同特征的检索算法,通过传输因子、优先级因子和复杂度因子的赋值,获得逐步精确的检索结果。实验证明,在查全率和查准率基本一致的前提下,与常规检索体系相比,新检索体系能够减少近40%的检索时间。     

基于相对密度的增量式聚类算法

基于聚类的相对性原则:簇内对象具有较高的相似度,而簇间对象则相反,提出一种基于相对密度的增量式聚类算法,它继承了基于绝对密度聚类算法的抗噪声能力强、能发现任意形状簇等优点[1],并有效解决了聚类结果对参数设置过于敏感、参数值难以确定以及高密度簇完全被相连的低密度簇所包含等问题。同时,通过定义新增对象的影响集和种子集能够有效支持增量式聚类。     

面向典型任务的有人/无人机协同效能评估

有人/无人机协同作战是C4ISR体系下的一种重要形式.本文以有人/无人机协同执行典型任务为研究背景,针对构建可靠、全面的有人/无人机协同效能理论评估方法的问题展开深入研究.首先分析了未来有人/无人机的协同模式和运用规则;然后采用协同系统综合指数模型,在单机能力模型的基础上,提出了一种有人/无人机编队协同效能评估方法;最...     

"道尔-M1"武器系统对F-117的拦截可能性分析

对美国F 1 1 7隐身飞机和俄罗斯“道尔 M1”防空导弹武器系统进行了简单介绍 ,对“道尔 M1”拦截F 1 1 7的可能性进行了计算分析 ,结果表明“道尔 M1”可以对F 1 1 7进行拦截 ,并根据计算结果提出了“道尔 M1”对F 1 1 7进行拦截的最佳作战方式     

高焓CO2气流壁面两步催化机制对非平衡气动加热影响的数值模拟

针对高超声速火星进入飞行遇到的壁面CO_2催化机制特殊且对气动加热影响复杂的问题,基于化学反应系统的三维可压缩流动求解器,建立壁面吸附、Eley-Rideal结合速率受控的壁面CO_2两步催化模型。基于70°球锥布局的高焓风洞实验,进行考虑壁面催化效应的高超声速非平衡气动加热数值模拟,开展考虑CO+O_((s))和O+CO_((s))两类CO_2两步催化路径对非平衡气动加热的影响研究。研究表明,壁面O_2和CO_2结合并存且存在相互竞争关系,催化加热量随催化效率增大而单调增加。数值计算建立了催化路径与非平衡加热水平的定量关联,研究发现CO_2两类催化路径权重与加热量存在非单调关联,特定权重下两种路径联合作用的热流高于单个催化结果。相关研究对碳氧气体主导的壁面催化机理和火星进入气动加热的精细化预测有重要的理论指导意义。     

基于三维数字地图的探测节点优化部署方法

近年来,随着战场来袭目标攻击方式的多样化,开展多节点优化部署方法的研究越来越受到世界各军事强国的关注。介绍了三维地形可视化的基本流程;提出一种获取单个探测节点效能的计算模型;详细描述了探测节点优化部署的方法,并通过STK仿真软件验证了该方法的可行性,可为预警探测系统的部署规划提供一定参考依据。     

基于动态影响网络的空战效能评估方法

现代先进战机空战任务具有快速机动、快速杀伤等特点,分析了基于马尔科夫链作战行动方案效能模型与动态影响网络的关系,建立了实时影响函数和概率性传播方程,某次超视距空战为案例的实验表明,该方法有效地提高了评估的时效性和准确性,效能评估结果可以为指挥员和飞行员的决策提供辅助决策。