小子样条件下战斗部爆炸仿真数据可信性分析

高效毁伤战斗部试验次数受到严格控制,如何在小子样条件下分析仿真数据的可信性非常有必要。通过均匀试验得到了战斗部在地下目标腔室内部爆炸某点冲击波最大超压峰值,利用normplot及Lilliefors函数分析了仿真数据的分布特征,而后在已有检验方法的基础上,结合顺序统计量和均匀分布的特点提出了一种新的相容性验证思路。研究表明:该方法不受样本容量的限制,利用MATLAB程序编程可以快速判断仿真数据的可信性。     

单兵电源系统研究进展与挑战

单兵电源作为单兵作战系统的重要组成部分,对提升单兵作战能力和生存能力具有重要作用。文章论述了单兵作战系统的作用及其对单兵电源的需求,对国内外单兵电源系统的研究进展进行了综述分析,指出了单兵电源系统研究面临的挑战。     

Securing a border under asymmetric information

We study a stochastic interdiction model of Morton et al. IIE Transactions, 39 (2007):3–14 that locates radiation sensors at border crossings to detect and prevent the smuggling of nuclear material. In this model, an interdictor places sensors at customs checkpoints to minimize a potential smuggler's maximum probability of crossing a border undetected. We focus on a model variant in which the interdictor has different, and likely more accurate, perceptions of the system's parameters than the smuggler does. We introduce a model that is tighter and uses fewer constraints than that of Morton et al. We also develop a class of valid inequalities along with a corresponding separation procedure that can be used within a cutting‐plane approach to reduce computational effort. Computational results demonstrate the effectiveness of our approach.Copyright © 2014 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 61: 91–100, 2014     

合成双射流冲击平板流场结构与模态分解分析

为揭示合成双射流冲击平板流场结构特征,通过大涡模拟方法对合成双射流冲击平板流动进行了仿真,采用有限时间Lyapunov指数方法对流场的拉格朗日涡结构进行了识别,并与欧拉框架下的速度矢量和涡量结果进行了对比分析。结果表明,在合成双射流两股射流交替作用下,射流核心区涡系结构较为复杂且涡量丰富,远离核心区存在一对稳定的涡结构,且拉格朗日涡结构与涡量对应较好,为合成双射流冲击冷却的布局设计提供了指导。另外,流场本征正交分解表明,第一阶模态关于激励器出口中心轴线大致对称,其能量占总体能量的35%,前6阶模态的能量占80%;根据前6阶模态所反映的流场特性,合成双射流冲击平板流场具有高度的对称性。     

临近空间传感器分布式组网研究

研究了临近空间分布式传感器网联合发现目标概率,探讨了区域警戒传感器网中部署传感器数目与该网总发现概率等的关系,提出了3种特殊的分布式网络传感器区域的布防模式,并建立了定量评价传感器网性能指标的数学模型。模型的建立为定量评估传感器组网系统效能奠定了理论基础,也为分布式传感器网络系统的部署优化、传感器的选配等提供决策依据。     

InSb纳米颗粒的制备与原子力显微镜

为进一步研究半导体纳米材料的物理特性,用真空沉积的方法在SiO2基片上制备了纳米InSb颗粒膜。用原子力显微镜扫描样品表面的分析显示,纳米InSb颗粒均匀地分布在SiO2基片表面。实验结果表明通过改变镀膜时间,可以得到具有不同颗粒尺寸的InSb纳米颗粒。     

基于ANFIS的目标毁伤等级预测模型

分析了神经网络和模糊推理系统的优缺点,研究了自适应神经模糊推理系统（ANFIS）结构模型及后向传播和递归最小二乘算法相结合的混合算法．在分析了目标毁伤等级主要影响因素的基础上,构建了目标毁伤等级预测ANFIS模型,利用毁伤试验样本数据训练该模型,得到了与实际一致的目标毁伤等级,并将预测结果与基于BP神经网络的预测结果进行了仿真对比分析．仿真结果表明,该目标毁伤等级预测模型能够准确地预测出目标的毁伤等级,并且其预测精度较BP神经网络方法高,为目标毁伤等级预测提供了一种有效的方法．     

目标毁伤幅员的炮兵营火力毁伤效能评估及应用

毁伤效能是武器系统最重要的性能指标之一,提出了基于目标毁伤幅员的炮兵营火力毁伤效能评估方法。该方法回避了计算弹药毁伤幅员重叠面积的数学难题,能够为作战指挥员提供毁伤目标百分数的数学期望、目标群幅员内毁伤概率分布、弹药消耗量等重要数据。算例表明,该方法运算量小,通用性强,计算结果准确可靠,可作为指挥员火力毁伤决策依据,对目标防护也有一定的参考价值。     

引入权重的防空战场态势分析模型

在防空作战中,战场态势的分析非常重要,是辅助决策的基础.为了分析和把握防空作战时的战场态势,针对战场态势的主要影响因素,应用集对分析理论和方法,以集对分析的同异反联系度和距离测度为基础,构造了防空战场态势的分析模型,并对该模型进行了深入探讨.最后,通过实例计算表明了应用该分析模型进行战场态势评估的可行性,为防空作战的战场态势评估提供了一种有效的方法,具有一定的应用价值.     

基于学习矢量量化(LVQ)神经网络的雷达体制识别

由于现代战争中雷达体制的多样化、复杂化及其综合应用使得雷达体制识别中要处理大量复杂的高维数据,学习矢量量化(LVQ)神经网络不仅能处理有监督分类,而且相对于其他神经网络能以较小的计算量处理大量输入数据,所以采用LVQ对雷达体制进行识别,同时针对LVQ学习速率的变化可能引起学习算法不稳定,采用修正的学习速率算法.在简要介绍雷达体制和LVQ的基础上构造了LVQ神经网络对雷达体制进行分类.通过与径向基神经网络(RBFN)识别算法的仿真对比,证实了方法的有效性.