信息化条件下炮兵火力交战模型

针对信息化条件下的战争系统是物质、能量和信息全面开放,交织众多反馈控制回路,呈现非线性特征的复杂耗散系统,提出了基于规范化系统动力学建模理论的量化研究框架,运用影响图方法建立了描述信息化条件下炮兵火力交战过程的微分方程模型,进而以稳定性理论对模型进行分析,讨论了炮兵信息系统能力对炮兵部队战斗力提升的非线性倍增效用。在具体想定下,通过模拟仿真,该交战模型既可为明确炮兵部队的建设重点与发展方向提供参考,也可为评估信息化条件下的炮兵作战效能,计算炮兵兵力火力需求提供一定的定量依据。     

装备战损量的兰彻斯特方程预计方法

针对装备战损量预计这一未来作战装备保障必须解决的核心问题,运用兰彻斯特方程探讨解决途径。从分析影响装备战损的因素出发,综合讨论目前预计装备战损量的方法,提出基于指数多元兰彻斯特方程的装备战损量预计模型和模型中毁伤能力系数的确定方法,得到了装备战损量的兰彻斯特方程预计方法,并举例验证。该方法将经验计算与模拟计算相结合,用较简单的确定性解析方程描述所考虑因素对装备战损量的客观约束关系,较好地满足了未来信息化条件下作战装备战损量预计的需要。     

模糊多属性决策理论在防空兵作战能力评估中的应用

针对防空兵系统特点,运用模糊多属性决策理论探索防空兵作战能力评估问题。构建了模糊多属性评估算法,结合具体的数学工具建立了模糊多属性评估模型,经过三级模糊综合评估得出评估结论。经实例检验该方法在防空兵作战能力评估中具有较好的应用价值,另外该方法在其他领域也具有较好的推广价值。     

被动声纳浮标目标运动分析及其仿真计算

针对直升机搜索潜艇的特点,研究了被动声纳浮标目标运动分析问题。对固定目标和匀速直线运动目标,分别应用确定性计算和线性最小二乘法进行数学建模及其仿真。仿真结果表明该模型可行,能对被动式声纳浮标搜潜的目标定位提供算法依据。     

模糊聚类分析在舰炮射击目标处理中的应用

舰炮对岸射击中射击目标选取比较复杂,用基于AFS逻辑的模糊聚类分析数学方法对射击目标进行处理,是一种评估战场目标选取的新方法。基于AFS逻辑的模糊聚类分析不仅与人类的思维逻辑类似,而且便于计算机将数据库中的记录转化为人类容易理解和操作的模糊集。作为在数据挖掘中的应用,又给出了基于AFS模糊逻辑的一个新的模糊聚类方法,通过具体的数学模型仿真表明这是一种行之有效的方法。     

无人机集群反制技术剖析

无人机集群作战具有作战效能高、战场生存能力强、效费比极高的巨大优势,将给传统防空系统带来巨大挑战.现有反无人机集群技术大多来源于反无人机技术,但反平台与反集群存在显著差异,必须针对无人机集群自身技战术特点,加强对精确/高效/低成本的集群反制技术研究.因此,本文以剖析无人机集群反制技术的可行性为出发点,首先,从反无人机集...     

离子束抛光加工矩形离轴非球面镜

采用一种简单的方法使用线性三轴离子束系统实现了矩形离轴非球面镜的抛光加工.根据离子束材料去除机理,分析了去除函数的法向材料去除特性,并且以去除函数束径、峰值去除速率和体积去除速率为指标,评价了入射角的小扰动鲁棒性.利用相关的分析和实验结果,对矩形离轴镜的抛光加工进行了合理的简化,并在自行研制的离子束抛光机床上进行了修形...     

导弹武器战斗能力评估的指数方法

根据导弹武器战斗能力量化评估的需要,分析了导弹武器战斗能力的影响因素,运用量纲分析理论,分层次建立起了战斗能力指数评定模型,并对各子指标的量化进行了分析.以这种评价方法得到的"指数",反映问题直观、简单,适合于敌我双方实力的对比,并且与指挥员习惯相一致.     

基于模糊滑模控制的航空EMA调速系统

永磁无刷直流电动机是航空机电作动器(EM A)实现作动控制的关键部件,而电机控制方式的优劣则是决定航空EM A调速系统性能的重要因素。传统的滑模变结构控制策略由于存在抖振现象,对永磁无刷直流电机的控制精度和稳定性不利。针对航空EM A调速控制精度要求高的特点,将模糊控制和滑模控制相结合,把开关函数及其微分作为输入量,通过模糊推理获得滑模控制的控制量,该控制器既保持了常规模糊控制器的优点,又减弱了滑模控制的抖振现象。仿真及实验表明:该控制器稳定性好,对参数变化有很强的鲁棒性,系统响应速度快,具有较高的控制精度。     

多普勒雷达测速信号滤波方法分析

针对四波束多普勒雷达测速信号的特点,提出了适用于光纤捷联惯导/多普勒雷达/气压高度表组合导航系统应用的多普勒雷达测速信号滤波方法.分别分析了卡尔曼滤波、经典数字滤波和小波变换滤波方法在从含有噪声和野值的多普勒雷达测速信号中提取出原始信号的特点,并对实际跑车试验中测得的多普勒雷达测速数据进行了滤波处理.结果表明:小波滤波方法在降噪以及剔除野值方面性能更好,更能适用于组合导航中对多普勒雷达测速信号的精度要求.