协同仿真平台下鱼雷仿真模型设计与实现

针对系统仿真建模可重用的需求,采用组件对象建模的思想对鱼雷进行建模,通过分析鱼雷模型的特点,完成了协同仿真平台下由鱼雷动力学、运动学模块、动力系统模块、控制系统模块、弹道解算系统模块、自导系统模块、引信系统模块、尾流自导模块、误差模块所组成的鱼雷层次结构模型设计,并已实现协同仿真环境中不同粒度的可重用模型的程序开发.通过对鱼雷仿真模型的测试与应用,验证了协同仿真环境下组件对象建模方法具有建模过程快捷、灵活、适应性高、可重用性好和利于跨平台移植的优点.     

浅谈维和警察防暴队战术协同

研究维和警察防暴队战术协同的特点、原则和方法,一方面可以丰富维和警察防暴队教学的基础理论,另一方面也可为维和警察防暴队在任务区执行任务提供理论支持。     

军用药品供应链管理改革刍议

应用现代计算机和网络技术对军用药品供应管理分离的资金流、药品流、信息流进行整合,形成一个完整的供应链管理系统,是适应新军事变革的一项重要举措。文章将供应链管理思想引入军用药品供应管理,从建立与供应商的合作伙伴关系、完善军用药品网上采购系统、优化军用药品供应链库存管理和构建其绩效评估体系等方面提出了具体设想。     

协同虚拟样机环境体系结构研究

协同虚拟样机 (CollaborativeVirtualPrototyping)是一种以一体化多学科设计和分析模型为核心的 ,由各种应用、底层支撑技术和标准组成的支持虚拟样机协同设计、建模和仿真的集成技术。首先介绍了协同虚拟样机的基本概念 ,接着对协同虚拟样机环境的概念和技术框架进行了分析。在对典型的虚拟样机环境体系结构进行分析的基础上 ,提出了支持武器装备虚拟采办的协同虚拟样机体系结构     

空对空多机协同攻击多个目标的战术决策研究

简要介绍多机协同攻击多目标的基本概念、战术决策、目标分配及攻击排序方法。最后用数字仿真（实例）验证该方法的有效性     

信息战条件下武器装备供应链动员初探

信息战条件下,应从战略层次和战略意义上考虑武器装备动员,而武器装备供应链动员是武器装备动员的核心所在。文章以信息战为时代背景,从一般商业供应链的概念出发,初步阐述了武器装备供应链的基本形态、特点和武器装备供应链动员的含义、目标,剖析了信息战对武器装备供应链动员的要求,提出了加强武器装备供应链动员建设的对策。     

多无人机协同空战任务规划仿真系统

面向多无人机协同空战任务规划方法性能验证的需求,开发了一种基于VR-Forces仿真引擎的多无人机协同空战任务规划仿真系统,对该仿真系统的总体架构、红方子系统、蓝方子系统、白方子系统和强化学习算法训练子系统进行了设计。对算法库、强化学习算法训练和人机交互等关键技术提出了针对性的解决方案,提升了该仿真系统的稳定性、可扩展性和功能性。利用该仿真系统对多无人机协同空战目标分配、重决策算法等典型任务规划方法进行了测试和仿真实验。结果表明,所开发的仿真系统可以很好地支持多无人机协同空战任务规划方法的测试和验证。     

协同爆炸时冲击波毁伤效应研究综述

协同作战作为未来战场针对关键目标的重要打击形式。多弹协同爆炸时,冲击波等多毁伤元相互交会、耦合,作用载荷异常复杂,进而导致目标出现新的毁伤模式,为协同毁伤研究带来了很大的困难。为此,国内外学者针对协同爆炸时冲击波叠加效应、目标结构的响应规律、毁伤效应及毁伤评估方法等方面,开展了地面技术兵器、建筑等目标的多次多弹协同打击研究。从协同爆炸毁伤元特性、部分目标的结构响应和仿真研究手段等3个方面论述了目前的研究现状,总结了目前研究中取得的成果,并对未来的研究方向进行了展望,为开展多次多弹协同爆炸的毁伤效应研究提供了参考。     

舰载战斗机多传感器协同探测模型设计与仿真

为提升舰载战斗机多传感器协同探测作战效能,基于空中截击战情想定,按照作战空域从远到近,建立了舰载战斗机空域增程搜索、雷达一发多收、雷达红外融合探测、编队协同制导和雷达多波束探测场景模型。在超视距、中距和近距搜索阶段,重点对多传感器协同探测模式中的增程探测、探测及干扰和多波束探测进行了仿真分析。根据不同作战距离,创新性开展了作战流程下多传感器协同探测模式设计。     

P3C-MADDPG算法的多无人机协同追捕对抗策略研究

针对策略未知逃逸无人机环境中多无人机协同追捕对抗任务,提出P3C-MADDPG算法的多无人机协同追捕对抗策略。首先,为解决多智能体深度确定性策略梯度(Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient, MADDPG)算法训练速度慢和Q值高估问题,在MADDPG算法中分别采用基于树形结构储存的优先经验回放机制(Prioritized Experience Replay, PER)和设计的3线程并行Critic网络模型,提出P3C-MADDPG算法。然后基于构建的无人机运动学模型,设计追逃无人机的状态空间、稀疏奖励与引导式奖励相结合的奖励函数、加速度不同的追逃动作空间等训练要素。最后基于上述训练要素,通过P3C-MADDPG算法生成策略未知逃逸无人机环境中多无人机协同追捕对抗策略。仿真实验表明,P3C-MADDPG算法在训练速度上平均提升了11.7%,Q值平均降低6.06%,生成的多无人机协同追捕对抗策略能有效避开障碍物,能实现对策略未知逃逸无人机的智能追捕。