弹着时间可控的机动目标多弹协同制导律

针对机动目标的多导弹齐射攻击,运用最优控制和卡尔曼滤波理论探索机动目标下弹着时间可控制导律问题。设计了一种最优弹着时间可控的制导律,它由指定弹着时间和预计弹着时间的误差作为反馈信号与传统比例制导律结合推导得出,称之为弹着时间可控制导律（Impact-time-control Guidance Law,简称ITCG）,同时利用卡尔曼滤波估计了目标加速度。通过对作战模型情况的仿真,可以看出这种新型的制导律应用于引导多发导弹以指定时间同时攻击目标时的有效性和可行性。     

侦察打击一体化作战模式下炮兵装备体系组分需求研究

界定了作战模式、炮兵装备体系组分需求等概念,分析了侦察打击一体化作战模式的内涵、装备体系的特点。通过侦察打击一体化作战模式对炮兵作战流程、能力要求的分析,构建了为适应这一要求的炮兵装备体系组分需求方案,得出其是由情报侦察系统、信息处理与指挥控制系统、火力打击系统和保障系统组成的结论。并据此绘制了侦察打击一体化作战模式下的炮兵装备体系结构及信息流程图。     

钱学森关于军事系统学的论述

系统科学的第一个台阶,是直接联系改造客观世界的,这是系统工程（与军事直接有关的一门系统工程是军事系统工程）;这种实际应用,还要有科学的理论——运筹学（在军事科学,技术理论层次是军事运筹学）,以及作为技术科学的控制论、信息论,这个台阶也是很明确的;这第三个台阶就是系统科学里面的基础理论。这个时候,才敢把它叫做系统学。这个系统学是完全有条件把它建立起来的。战争是由许多部分构成的不可分离的有机整体,在人类全部的社会实践活动中,没有比指导战争更强调全局观念、整体观念,更强调从全局出发、合理地使用局部力量,最终求得全局最佳效果的了。     

解读英国国防部体系结构框架MoDAF1.2

介绍了体系结构的发展过程,详细叙述了英国国防部体系结构框架MoDAF1．2的七个视角及其视图组成：分析了MoDAF中战略、作战和系统三个层面的层次关系及各层组成要素之间的相互联系;对比了MODAF1．2与美国国防部体系结构框架DoDAF1．5的相同点与差异;指出了体系结构框架在网络化作战能力建设过程中的地位和作用,并对未来国际体系结构的发展提出了启示。     

基于蚁群算法的火力分配寻优方法研究

火力分配的优化是最大限度的发挥火力单位效能,达到最大毁伤效果的基础和前提,将蚁群算法应用于火力分配的优化.研究了蚁群算法用于火力分配寻优的相关条件,给出了火力分配寻优的模型和算法.最后,结合一个应用实例,说明了蚁群算法用于解决火力分配问题有很好的应用价值.     

建设与发展：军事系统工程专业委员会第二十届学术年会成果综述

军事系统工程专业委员会第二十届学术年会的主题是＂军事能力建设与军事系统工程＂。在基于信息系统的军事能力建设、海上方向安全与海洋战略、武器装备论证与运用、作战训练理论与实践、现代作战建模与仿真、作战实验分析、作战实验数据采集与应用、模型体系建设、效能评估指标体系和军事需求分析与军事概念模型等方面有深入的研究,取得了重要成果。     

基于STAGE的编队舰空导弹协同防空系统仿真

编队舰空导弹协同防空是海上防空作战的发展趋势,在对编队舰空导弹协同防空进行深入研究的基础上,运用基于STAGE的仿真手段构建了编队舰空导弹协同防空仿真框架,详细描述了仿真过程和相关模型,构建编队舰空导弹协同防空仿真平台,实现对海上编队舰空导弹协同防空作战系统的仿真。     

标签集中式发布订阅机制性能分析

针对目前现有的发布订阅规范(DDS)主要描述终端节点信息处理行为的实际,提出使用标签集中式机制完成发布订阅信息网络交互工作。理论分析了标签集中式发布订阅机制的数学模型,对往返时延等参数进行了理论计算。并仿真此机制下无线窄带网络中发布订阅信息交互机制对网络性能及参与者数量对发布订阅系统性能的影响。通过理论计算和仿真分析证明此机制在较小规模网络中有良好的性能。     

现代反坦克阵地多层防御服务概率模型及仿真

现代反坦克作战中,为有效防御敌可能采用的大规模装甲目标突袭攻击,确保重点区域的安全,陆军多采用武装直升机、车载式反坦克导弹与便携式反坦克导弹相结合的立体、多层部署的方法进行防御。基于排队论和反坦克作战理论,建立了多层防御反坦克阵地的排队服务模型并给出了参数求取方法,对作战想定的应用结果表明了模型的有效性,为分析反坦克阵地的服务概率和作战效率提供了一种有效的方法。     

计算机辅助设计在BDP阻燃PC/ABS合金配方中的应用

在前人对BDP阻燃PC/ABS合金的实验研究基础上,借助计算机强大的运算能力辅助BDP阻燃PC/ABS合金进行了配方设计。根据BP三层感知器神经网络结构,确定了用于BDP以及BDP/SiO2复配体系阻燃PC/ABS合金配方建模的人工神经网络的输入、输出以及隐层模式,选用Sigmoid函数作为用于建模的BP网络各层的激活函数,以PC/ABS、SiO2和BDP三组分在配方中的比重作为三层BP人工神经网络的输入,通过设置3个隐层节点,建立以极限氧指数（LOI）或伸长率分别作为输出的单目标模型。经过利用9对试样分别作为训练样本和测试样本对网络进行训练、测试,当输出量设为极限氧指数（LOI）时,预测误差在±4%以内;当输出量设为伸长率时,预测误差在±5%以内,均能满足实用配方的要求。