作战节点与连接关系层次描述方法

作战节点与连接关系描述是描述C4ISR体系结构的基本产品.从战争系统的层次结构着手,探讨庞大C4ISR系统作战使命的层次性,研究作战节点的层次性.分析并提出两类功能分解--使命-使命分解(M→M)和使命-任务分解(M→T).研究了M→M的复杂性,研究认为不宜利用M→M直接分层次描述作战节点与连接关系.最后,研究并提出作战节点与连接关系层次描述方法.     

模糊集值统计理论在灭火救援指挥效能评估中的应用

在建立评估指标体系的基础上,将模糊集值统计理论应用于灭火救援指挥效能评估中。该理论方法改变了以往统计给出一个固定值的做法,而给出一个区间值,使某些具有模糊性和随机性的评估指标权值的确定更加符合实际情况。实例研究表明:该方法克服了经典统计法的不足,提高了效能评估的实用性和科学性。     

面向武器装备综合诊断的IETM结构技术研究

通过对IETM技术发展和应用前景的分析,对该项技术在武器装备维修领域应用的价值和效果进行了评价。给出了综合诊断的定义,并按照诊断要素综合和诊断信息融合的思想,探讨了IETM,PMA,ATE技术结合应用的综合诊断模式,提出了2种适应武器装备综合诊断和诊断信息融合要求的IETM结构框架。最后,指出了发展以网络为中心的交互式电子信息化维修技术的重要意义。     

软件集群路由器体系结构的研究

分析了集群路由器的研究现状,而后提出了软件集群路由器的两个参考模型:SCR-RM(software-based cluster router reference model)和PCR-RM(parallel cluster routing reference model),给出两个参考模型的具体描述。这两个参考模型将为集群路由器的后续研究提供参照系统、实验系统和IP流处理场景。     

支持向量机在弹药训练消耗量预测中的应用

针对部队平时弹药训练消耗量预测过程中,样本采集数目较少的实际情况,采用了一种新的预测方法———支持向量机。该方法基于统计学习理论的原理,较好地解决了小样本的学习问题。并以某部队1997—2002年弹药训练消耗量为学习样本,建立了弹药年消耗量的预测模型。计算结果表明,这种方法比传统的方法有更少的误差和更好的预测精度。     

带壳体云爆弹药液体燃料抛撒的数值模拟

建立了带壳体云爆弹药数值模拟模型,分析了圆柱壳体的断裂准则。壳体材料采用Johnson-Cook热粘性本构方程,断裂准则采用Taylor断裂应力准则,应用Autodyn软件进行了数值模拟,给出了内部爆炸载荷下液体燃料的压力曲线和速度曲线,并进行了分析。     

Parallel Sets的改进及其在全球恐怖袭击数据分析中的应用

随着恐怖主义愈演愈烈,"反恐"成为当今世界各国军事安全部门的中心任务.使用分类型可视化工具Parallel Sets分析国际恐怖主义数据库中多属性分类值间的关系,揭示数据库中的隐性信息,并针对Parallel Sets任意排列分类值产生较多交叉的不足,提出带降势的启发式分类值布局算法,自动优化分类值布局顺序,减轻视图中...     

一种基于粒子群优化算法的异构传感器分配方法

针对复杂的战场环境下目标环境机动性增强、传感器资源相对不足且单一传感器获取空间目标信息不完备问题,结合传感器节点自身的性能特征,考虑传感器的抗干扰性能等因素,提出一种传感器信息感知能力评估指标体系,并构建了传感器感知能力定量评价模型,计算出传感器指数.再利用传感器指数,考虑了覆盖率、电磁环境变化、态势变化等因素作为目标函数,研究基于粒子群算法的传感器分配方法,以实现传感器位置的最优分配及感知能力最大化的需求.仿真结果表明,将粒子群优化算法用于该研究,提高了传感器的总体感知能力和资源有效利用率.     

【专题】深度态势感知与智能化战争

未来战争是人机环系统融合的战争。它不仅仅是智能化战争,更是智慧化战争。未来的战争不但要打破形式化的数学计算,还要打破传统思维的逻辑计算,是一种结合人、机和环境各方优势互补的新型计算-算计博弈系统。本文以智能化战争为背景,探讨了深度态势感知的概念、内涵与模型;介绍了未来战争中深度态势感知模型发挥的作用,即深度态势感知解决了人工智能中的可解释性、学习及常识三个重要瓶颈;最后,介绍了深度态势感知在未来战争中面临的挑战,包括人机环境系统融合问题、战场中的不确定性以及智慧化协同作战的实现。鉴于人机融合智能机制、机理破解以及有效的协同方式将成为影响未来战争的关键因素,深度研究态势感知对预测未来战争走向具备一定借鉴意义。     

非定常超音速流动数值计算方法比较

为适用于非定常流场计算 ,在保证时、空二阶精度的前提下 ,通过引入变系数残值光顺技术 ,提高了四步Runge Kutta方法的计算效率 ;并针对球锥简谐振动过程 ,数值比较Runge Kutta多步法和“双时间法”的计算精度。