波浪作用下水下航行体出水成功概率预报

为了实现实测波浪作用下水下航行体出水成功概率预报,为潜艇作战提供一种水下发射的快速预报方法,基于边界元方法建立了水下航行体出水姿态计算模型,对不同波浪条件下水下航行体出水姿态参数进行了计算。同时,将不同波浪条件下的出水姿态参数进行集成,形成了规则波浪数据库。以渤海湾某时间段的实测海况作为发射环境,建立符合瑞利分布的波高概率分布模型,将尾部触水俯仰角作为判定条件,对实测波浪下水下航行体出水成功概率进行预报。计算结果表明,在考虑最恶劣工况下,相对于静水条件下的出水俯仰角偏差随着波高的增加而减小;相同波高下,受到出水相位的影响,出水俯仰角偏差呈余弦变化规律。该预报方法对于潜艇作战判定发射时机具有一定参考价值,为水下发射的成功概率预报提供参考。     

基于兰切斯特方程的网络中心战模型

为了更全面、客观地评价信息优势和决策优势对网络中心战进程的影响,在分析经典兰切斯特方程的基础上,引入信息?决策概率,提出了基于兰切斯特方程的网络中心战模型,仿真实验表明该模型能够有效地描述信息?决策概率在网络中心战进程中发挥的作用,为研究分析网络中心作战过程提供了理论参考。     

无线传感器网络DV-Hop节点定位改进算法

针对无线传感器网络中距离无关类节点定位算法定位误差较大的问题,提出了一种改进型DV-Hop节点定位算法。通过设置待定位节点到信标节点间的最小跳数门限,降低了定位累积误差;改进了平均每跳距离估计方法,并利用信标节点测量的位置误差作为修正值,对每跳距离的估计值进行修正;待定位节点仅选取与之较近的信标节点计算位置,降低了距离误差。仿真结果显示,在信标节点比例和网络节点总数相同的条件下,改进算法性能明显优于DV-Hop算法。     

用于冷库保温材料的新型防火涂料试验研究

针对某大型冷库设计要求,选用了3个不同厂家生产的不同防火涂料喷涂到保温材料硬质聚氨酯泡沫板材上,进行了一系列的试验研究。主要针对其低温性能,并结合燃烧性能,对防火涂料进行了改进,得到新型防火涂料,使其样板在-18℃的冰柜中冷冻72 h后并浸泡在冷水中24 h后不起泡不脱落,同时仍拥有很好的防火效果,达到了防火等级要求,为低温环境防火涂料的制备探索了方法。     

典型机舱火灾喷雾冷却效果数值仿真

针对船舶机舱火灾喷雾冷却效果问题,分析了机舱封闭环境中喷雾灭火的传热传质过程,构建并设置了具体的船舶机舱典型火灾环境;结合船舶机舱火灾发生条件下可能遭遇的典型故障状态,运用火灾动力学软件进行了数值仿真,进一步分析了喷头压力、数量以及火源位置等单因素和多因素耦合作用对船舶机舱喷雾系统冷却效果的影响,并给出了一种验证喷雾系统控制火灾能力的仿真计算方法.仿真分析表明:该方法可以模拟机舱喷雾灭火过程,对于分析并掌握救援过程中船舶机舱温度场的变化具有应用价值.     

复杂网络在作战建模中的应用研究

针对作战网络研究中的热点,以复杂网络在作战建模中的应用为主线对取得的研究成果进行了梳理,重点讨论了作战网络的基本拓扑模型、作战网络的抗毁性模型和作战过程的动态网络模型等,指出了作战网络研究中存在的问题以及未来值得进一步探讨的研究方向。     

基于Stage的武器装备作战效能评估仿真框架设计

利用STAGE内嵌的标准UDP包控制机制和仿真引擎扩展的定制用户模块,设计实现了基于STAGE的仿真运行框架。设计的仿真控制器利用UDP包向想定管理器和仿真引擎发送控制指令,协调仿真过程,支持多批次仿真运行;仿真引擎扩展的用户模块通过注册控制事件处理函数,按照用户需求替换内置的仿真模型,利用RTC控制器与仿真引擎保持同步;在此基础上,结合多个配置文件完成多种因素的不同组合对作战效能的影响。     

LEACH—DRT算法中基于神经网络的数据预测算法

为了保证无线传感器网络中数据的完整性,针对基于LEACH路由协议的动态轮时间算法存在的问题,提出一种基于人工神经网络的数据预测算法。该动态轮时间算法中,部分簇因调整后的轮时间不足以完成数据的采集而丢失数据。数据预测算法结合传感器节点数据具有时空相关性的特点,将时空延迟算子引入神经网络模型,并通过建立的神经网络模型对数据进行预测。仿真时采用伯克利英特尔实验室的传感器数据,通过Mafl软件对模型进行测试并分析仿真结果。实验结果表明：该算法对连续多个数据的预测效果理想,预测误差始终保持在较低水平。     

DDBN的无人机决策推理模型参数学习

针对复杂战场环境下的无人机决策推理模型参数学习的问题,提出基于遗传算法的离散动态贝叶斯网络参数学习算法。该算法将模型网络参数的最大似然估计函数作为遗传算法的适应度函数,在全局进行并行优化搜索,得到最优的网络参数,从而提高了决策推理模型对复杂环境的快速适应。仿真结果表明,该算法可以获得准确的离散动态贝叶斯网络参数,能够有效地解决复杂战场环境下无人机威胁评估问题,为无人机的自主任务决策提供有效的参数保障。     

资源不确定军事任务计划预测调度模型与算法

针对军事任务计划执行环境中普遍存在的资源不确定性,提出了基于资源缓冲区的军事任务计划预测调度算法。算法首先基于平台有效资源功能向量进行任务—平台分配,分配过程中通过调节平台有效资源功能向量,获得不同的平台资源缓冲区分配方案;然后基于NSGA-Ⅱ算法框架对军事任务计划进行多目标求解,进而获得问题的Pareto最优解集。文章通过仿真算例对算法的可行性和有效性进行验证,实验结果表明,该算法能够有效求解资源不确定军事任务计划问题。