舰载近程反导武器指挥决策流程优化

针对未来水面舰艇近程反导武器系统反导作战的特点和要求,在考虑武器系统拦截可行性判断、射击方法选择和应急使用等问题的基础上,对拦截可行性分析、射击方式优选和主用备用相结合等环节开展研究,构建了优化的武器系统作指挥决策战流程。该流程可以有效提高舰载CIWS末端反导作战效能的发挥,增强作战指挥决策科学性。研究成果可以为武器装备的研制和改进提供参考和借鉴。     

某新型步兵班组城市作战效能评估

随着步兵班武器装备的更新换代,传统编配中被忽视的威胁预警能力,态势感知能力获得大幅提升,相应的其作战模式也将发生改变。基于城市进攻作战战场想定,参考美国X班组核心技术指标,利用层次分析-模糊综合评判法实现对某新型步兵班组城市作战效能评估,为未来战争中步兵班的作战编组、火力配备、战术运用提供更为科学有效的决策依据。     

基于决策图的轨迹运动趋势提取

在军事应用中,为了提取群体目标的整体运动趋势,提出了一种基于决策图的轨迹聚类来提取轨迹运动趋势的方法。该方法不需要预设参数,且聚类中心的个数既可以通过决策图人工确定,又可以通过数值检测策略自动确定,由此减轻了算法对领域知识的依赖,增强了算法的适用性。仿真实验表明:该方法能正确确定轨迹聚类簇,且对轨迹噪声有一定的抑制作用。     

多粒度直觉模糊三支决策及在目标识别中应用

针对直觉模糊三支决策模型在反映问题时存在不完全性以及统计特性单一的缺陷,将粒计算中多粒度空间描述问题的思想与直觉模糊三支决策模型的思想相结合,提出了多粒度直觉模糊三支决策模型。因不同粒空间呈现统计特性不同,给出具有一般性的乐观和悲观多粒度直觉模糊三支决策模型的定义。根据正域及负域不变的原则定义了多粒度直觉模糊三支决策模型的属性约简。基于Bayes最小风险理论对多粒度直觉模糊三支决策模型中的参数进行确定。将乐观多粒度直觉模糊三支决策模型应用于弹道导弹目标识别问题中。     

基于布鲁斯特角约束的超低空目标拦截变结构导引律

拦截超低空目标时,地海杂波和多路径效应使雷达导引头测量精度下降,当导弹擦地角在布鲁斯特角附近时,地海杂波反射系数最小,导引头测量精度较高。基于滑模变结构理论,设计满足布鲁斯特角约束的滑模变结构末制导律。仿真表明,设计的新型末制导律能够有效地将导弹视线角控制在布鲁斯特角附近,减小地海杂波和多路径效应的影响,且能保证导弹具有较高的制导精度。     

南昌起义从动议到决策

南昌起义是中国共产党人在极度危机关头挽救革命的壮举,开启了中国革命的新纪元。南昌起义从提出动议到最后决策这一曲折过程,展现了以周恩来为代表的中国共产党人面对深重危机所表现出来的坚定信仰、顽强意志以及关键时刻的决断能力。南昌起义标志着中国共产党独立领导革命战争、创建人民军队和武装夺取政权的开始,因而具有重大的历史意义。     

基于μ综合的PHEV模式切换协调控制

针对并联式混合动力汽车(Parallel Hybrid Electric Vehicle,PHEV)在行驶过程中易产生转矩波动,提出了基于综合的模式切换协调控制方法。通过对整车传动系统动力学分析,将PHEV从纯电动切换至发动机驱动过程分为离合器滑摩Ⅰ、离合器滑摩Ⅱ、转速同步和转矩协调4个阶段。基于μ综合鲁棒控制理论,对离合器滑摩Ⅱ和转速同步阶段,设计满足鲁棒约束条件的发动机转速跟踪控制器Ke;对转矩协调阶段,综合考虑系统各种干扰,设计鲁棒性能较优的电机转矩补偿控制器Km。最后,在Matlab/Simulink平台上进行了仿真分析,结果表明,所设计控制策略在模式切换过程中,与国家冲击度限制推荐值17.64 m/s~3相比,整车冲击度下降了10.64 m/s~3,有效保证了动力传递的平稳性。     

基于直觉判断矩阵和证据理论的群组决策方法

针对属性权重已知的群决策环境,根据直觉模糊和证据理论相关知识,提出了一种群决策方法。采用直觉模糊数描述专家关于方案的两两比较结果,构建直觉判断矩阵;根据直觉判断矩阵排序中转法,按一致性要求确定属性直觉模糊数型权重;以直觉模糊评价值构造Mass函数,结合证据冲突度和犹豫度,在属性层面区对专家权重进行合理分配;利用直觉模糊集加权集结算子集结决策信息,并根据得分值和精确值进行方案排序。通过算例,验证了所提方法的合理有效性。     

机械臂设计方案选择的模糊综合评价方法

针对机械臂设计方案选择问题中存在的诸多模糊因素,建立了一种基于熵权和AHP的模糊综合评价方法。分析了影响机械臂设计中的各种指标和因素,构建了机械臂设计方案的综合评价指标体系,建立了相应的评价指标分级矩阵;并结合熵权与AHP共同确定评价指标的综合权重,有效解决了权重分配困难的问题;利用信息熵实现对所选设计方案的总体评价,得出所选方案评价结果为良等级。评价结果具有一定应用价值,对多个方案选择时提供一种很好的评价体系,对快速选择方案提供了一定的参考意义。     

基于组合赋权法的有人/无人机协同作战能力分析

为了对有人/无人机协同作战能力(MAV/UAV Cooperative Engagement Capability,M/U-CEC)进行数学建模和量化评估,提出了一种基于组合赋权法的M/U-CEC计算方法。建立有人/无人机协同作战的参数体系,确定M/U-CEC的量化指标,分别使用层次分析法和信息熵理论得到参数主观和客观权重,最后根据融合算法得到组合权重并建立了作战能力模型。仿真结果表明相比于单纯使用层次分析法或信息熵确定权重,利用组合赋权法分析作战能力可信度更高。