空中目标威胁的ABC-RVM评估方法

为改善防空作战中对空中目标威胁的判断决策能力,提出了一种基于蜂群（ABC）算法和相关向量机（RVM）的空中目标威胁评估方法。从防空作战的实际出发,依据数理统计分析构建空中目标威胁指标体系;采用ABC算法优化多核RVM的相关参数,构建空中目标威胁评估模型。仿真分析表明,该方法是一种精度较高的空中目标威胁评估方法,在各项精度指标上均优于单一Gauss核或单一Sigmoid核的RVM方法,从而证实它的有效性和可行性。     

基于进化式决策树的超视距空战机动决策模型

针对超视距空战决策问题,提出一种融合战术实施距离和导弹攻击区等先验知识,并具备进化能力的决策树模型。首先,分析空战制胜机理,建立超视距空战态势模型和战术实施距离模型,在此基础上引入超视距空战因子,建立态势评估模型和决策变量集;其次,基于战术实施距离建立超视距战术动作库,作为解空间动作集;第三,构建基于专家知识规则的决策树,并针对决策树参数进化需求,提出一种基于惯性权重动态调整和混沌优化的新型粒子群优化方法,以提高决策规则树进化效率;最后,基于仿真实验给出不同条件下空战机动决策仿真算例并进行了分析。仿真结果表明,提出的进化式决策树能有效融合战术实施距离、导弹攻击区等先验知识,并具备进化能力,能够有效解决超视距空战战术决策问题。     

基于灰色理论的飞片冲击起爆参数优化设计

针对飞片冲击起爆钝感炸药的参数选择问题,提出了一种基于灰色理论的参数优化方法.利用正交法设计模拟方案,采用大型非线性数值模拟软件进行了不同参数组合下的冲击起爆计算.运用灰色理论中的关联度分析方法,获得了飞片直径、厚度、加速距离与飞片冲击输入能量的关联度系数和关联度,以被发炸药在起爆过程受到的飞片冲击能量为优化目标,确定...     

自行火炮身管指向测量关键技术综述

为保证自行火炮的打击精度,在每次修理后和实弹射击前必须对身管指向精度进行测量。身管指向测量是自行火炮瞄准系统和火控系统性能检测的基础,身管指向作为火控系统的重要性能指标,一直是业内人员关注的焦点,各种身管指向测量技术层出不穷。在广泛调研文献的基础上,重点阐述了实现火炮身管指向测量过程中各关键技术的现有方案,比较了各方案优劣性。最后展望了自行火炮身管指向测量技术发展趋势。     

基于参数化建模和响应面优化的箱体减重研究

针对采用经验设计法开展发射箱结构轻量化设计的局限性和盲目性导致严重影响总体设计及研发效率的问题,以ANSYS Workbench为软件平台,结合参数化建模和响应面分析技术,设计并实现了一种对箱体进行减重优化的流程。将发射箱结构合理简化为加筋柱壳结构实现了简便快捷参数化建模,采用最佳填充空间设计法和克里金插值算法进行试验点的选取和响应面的拟合及检验,并在此基础上利用遗传算法进行设计点的寻优。对导弹发射箱进行的减重优化设计,验证了本研究提出方法的有效性。同时本研究所提出的方案技术门槛低、扩展性强,可以推广到各类箱体或其他结构的优化设计中。     

规范民兵组织整顿应注意把握的几个问题

组织整顿是加强民兵组织建设的重要手段,也是一项例行性工作.新世纪新阶段,民兵组织整顿必须坚持以科学发展观为指导,以任务为牵引,以质量为核心,以创新为动力,围绕"布局合理、结构优化、编组科学、管理规范、能力提高"的目标,加强统筹规划,规范工作程序,确保工作落实.     

立足现有编制优化配置人力资源

军分区、人武部现有的工作运行机制效率不高,重要原因之一是人力资源配置不科学.目前,军分区、人武部存在着人少事多的矛盾,一方面,干部人手紧缺、工作压力较大;另一方面,职工和战士队伍的作用又没有充分发挥出来.对此,应按照"科学设岗、合理定位、明确职责"的原则,对干部、战士和职工进行重新洗牌和分工.     

类爬山快速搜索算法在轨道攻击中的应用

遗传算法是目前应用最广泛的优化算法,其最根本的优点是对非线性的适应性,特别适合于对非线性系统寻优,但是目前的各种遗传算法都存在速度慢的问题,对于实时性要求不高或者离线寻优是适用的,但是用于实时飞行器控制参数寻优,实时火控结算等任务,由于实时性要求高,因此目前的遗传算法就很难胜任.为了提高寻优算法的实时性,又要保持算法对非线性优化的适应性,提出一种类爬山快速搜索算法.并进行了理论证明和实例计算.理论分析和实践证明,该算法具有和遗传算法相似的收敛性,执行时间只有3s左右,而同样条件下普通遗传算法的执行时间则要50s左右.另外如果普通遗传算法的种群规模为n,则该算法的空间复杂性小于普通遗传算法空间复杂性的1/n,算法简单,易于编程实现.     

凸优化算法在多导弹协同作战目标识别中的应用

针对多导弹协同作战目标识别的特点,分析了识别要素和识别数学描述,提出了利用凸优化理论建立满足多导弹协同作战系统需求的目标识别模型.通过分解代价函数,将模型转换为凸二次规划问题,并引入惩罚因子,利用牛顿迭代法求解该模型.仿真结果表明该识别模型有较好的识别能力和较强的鲁棒性.