基于对策论的C4ISR系统作战效能评估方法

C4ISR系统在现代战争中的重要作用使得其评价问题得到了前所未有的重视.但C4ISR系统的复杂性使得大多研究仅限于其自身效能,而对使用效能特别是作战效能的评估则关注较少.通过对C4ISR系统效能评估的分析和研究,提出了一种基于对策论的C4ISR系统作战效能评估方法,利用矩阵对策构建不同作战策略的效能评估模型,实现了对抗环境中C4ISR系统作战效能的动态评估,并给出了模型的分析与求解方法.     

预警机指挥多机群空战的协同战术决策

分析了预警机指挥下的多机群协同空战的战术决策方法,建立起了它的战术编队、威胁评估以及目标分配模型,并进行了仿真计算,结果表明此战术决策方法对于提高多机群协同空战的作战效能有着显著的作用,对于未来无人作战飞机多编队协同作战也具有很好的参考价值.     

一种基于地形分析的多目标关联算法

利用低时空分辨率的卫星遥感观测进行目标群关联,由于目标群运动状态转变的规律性不好寻找,目标群的精确属性特征难于获取,增加了利用目标属性进行关联的实现难度.考虑到地形特征对目标群运动影响的特点,提出了基于地形栅格分析的多目标关联算法.     

电子靶场中对歼击航空兵战训活动的自动化评估

航空兵在局部战争和武装冲突中的使用经验显示,战斗任务的完成效率不仅取决于武器装备的性能,还取决于机组和战斗指挥人员的战术素养水平。本文针对航空兵试验、训练靶场存在的问题,论证了构建电子靶场的必要性、可行性以及电子靶场的主要功能和目标,提出了电子靶场中对歼击航空兵战训活动的自动化评估方法。这种方法可用于评估自动化系统（电子靶场）目标的掩护结果,也可在构建未来机组作战指挥人员和空勤人员战术综合模拟器时使用。此外,还提出了可对歼击航空兵机组和战术机群行动结果进行实时评估的自动化评估程序和算法模型,下一步将根据歼击航空兵的宗旨,编制自动化评估算法软件。     

马尔可夫随机场中应用蚁群系统的红外图像分割

利用蚁群系统(ACS)的信息正反馈和启发式的搜索特点,针对马尔可夫随机场(MRF)图像模型的局部相关特性和最大后验概率(MAP)估计,可以在较短时间内得到图像分割目标函数的全局最优解,从而可以避免传统模拟退火算法的庞大时间复杂度.通过对军用红外图像的分割实验,可以看出这种算法能够在抗噪声、保留目标边缘和降低时间复杂度方面得到较满意的结果.     

高密度城市中的营区扩建规划

当前我军营区纷纷改扩建,但许多部队营区地处高密度市区,难以通过向周边拓展用地来获得新的发展空间。如何实现高密度城市中的营区扩建规划?结合部队营区实际条件提出三种发展模式:整体换建,原地重建和原地改建。并提出了营地利用立体化、营房组织集约化、后勤服务社会化、营房建设树立全寿命化意识等在有限用地上扩展营区空间的措施。     

管道在线检测技术及检测机器人研究

概述了管道检测技术发展现状,介绍了最新检测技术的原理,分析了管道内检测机器人的技术要点,概括介绍了课题组在差压式管内检测机器人周围流场建模与仿真、腐蚀环境下管道钢裂纹群演化的混沌动力学、差压式管内检测机器人的通过性能、管内检测机器人运行速度和姿态分析及运动状态控制、管内检测机器人小型化、小型化管内检测机器人检测精度、小型化管内检测机器人定位精度及管道剩余寿命的预测方法等方面的研究进展,为今后的研究打下了坚实的基础。     

海洋环境监测平行系统优化融合

多个海洋环境监测系统之间存在的功能冗余导致资源浪费和不必要的资金投入,因此应将各个系统优化融合成有机整体来节约海洋环境监测的资源和成本。将海洋环境监测系统按照功能划分为不同的模块,在线性规划融合的基础上引入熵方法,以成本和效能指标为主要对象,通过合理分配,在确保系统优化融合后监测能力不降低的同时,尽量减少建设成本。     

大型船舶空气尾流场防治新技术的数值模拟

大型船舶空气尾流场对海上飞机安全降落有重要的影响,因此对其进行有效防治技术研究在保障飞机安全、大型船舶海上活动等方面有重要意义。采用计算流体力学方法开展大型船舶空气尾流场特性及其防治技术的数值模拟研究,以带有Spalart-Allmaras湍流模型的Reynolds平均Navier-Stokes方程构建模拟平台开展数值模拟,得到大型船舶空气尾流场规律特性。在此基础上,提出主动补气防治新技术,分别阐述其理论基础、核心方法和技术方案;根据主动补气防治技术思想和理论,进一步开展数值模拟验证研究。结果表明,该技术能显著改善空气尾流场的流场品质,使流场趋于平稳均匀,减小对飞机海上降落的影响。该技术进一步完善了可实现工程应用,并保证飞机海上降落安全,有巨大的应用潜力。     

基于神经网络的复杂导弹系统可靠性预测

介绍了如何利用神经网络对复杂导弹系统可靠性进行预测。对利用导弹地面测试数据和可靠性数据预测未来导弹可靠性问题进行了描述。给出了建模思路和方法框架。探讨了基于因子分析的可靠性数据特征选择方法、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、门循环网络(GRU)以及输出数据融合方法。在实例中利用该方法对其飞行可靠性进行了预测,验证了方法的可行性与有效性。该方法可以充分利用复杂系统地面测试数据、可靠性数据中隐含的信息以及多种神经网络的优点,具有一定的通用性与实用性。