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31.
针对驱护舰武器装备的发展,结合现代海上进攻战斗的新特点,对驱护舰编队对海攻击时的阶段划分、火力运用等问题进行了分析,提出了驱护舰编队对海攻击火力分配的原则和火力运用方式,并就确保编队的火力运用提出了引导保障、电磁保障应遵循的战术原则,对部队作战与训练具有一定的参考应用价值。  相似文献   
32.
坦克火力运用是作战指挥决策的一项主要内容。制定正确的决策,可以更加有效的发挥坦克的强大火力。运用数学方法,对有预案情况下的坦克火力运用决策做了研究,提出一组合理的决策准则,建立了决策模型,借助于该模型,可选择坦克部(分)队火力运用的最优方案。  相似文献   
33.
基于高层体系结构(HLA)仿真框架和面向对象的程序设计思想,对空袭目标流联邦成员(简称邦元)的通用框架进行了详细设计.先把空袭目标流邦元分解为7大类集,即对象类集、交互类集、模糊类集、联邦成员代理类、仿真类集、界面类集、框架类集,并给出其类层次结构图,然后对各个类集的具体实现方法进行了详细设计.  相似文献   
34.
针对当代战争形态变化对炮兵战斗行动提出的诸多挑战,以军事科学发展观为牵引,以我军炮兵战术理论为依据,借鉴美军"基于效果作战"理论,结合运用系统科学与控制论原理,在抽象、规范炮兵火力打击行动的基础上,提出了基于效果的炮兵火力打击控制概念,并对其特征、内容、原则和方法进行了具体阐述,是推动炮兵战术理论发展的一种尝试.  相似文献   
35.
联合火力打击弹药需求计算动态模型研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
弹药是火力打击和火力毁伤的基础.传统的火力毁伤弹药需求计算主要有两种思路,一种是不考虑对抗,单纯基于目标的幅员和弹药的毁伤概率静态计算弹药的需求,一种是考虑对抗,运用兰切斯特方程计算弹药的消耗,这样求得的预测结果与实际需求均有较大的差距.研究发现,将基于目标打击的弹药需求和在对抗条件下武器损耗因素结合起来考虑,可以有机地将两种弹药消耗的计算思路融合在一起,建立新的数学模型,所得结果反映了弹药实际需求与外部因素的内在关系,与实际作战更加相符,对战时的弹药供应决策具有重要意义.  相似文献   
36.
未来高寒山地边境反击作战,爆发突然,进程极快,必须在被敌发现前高效发挥炮兵群火力,突出作战力量集约,作战体系对抗,实现火力运用最优化、打击效能最大化、弹药消耗和自身损失最小化。把“基于效果”理论运用到指挥决策中,通过研究地理环境、敌情、统计数据分析、优化效能参数,并融入无线传感器网络分簇算法思想,提出一种炮兵群火力运用优化算法,在一定程度上能快速、高效地解决高寒山地边境反击作战炮兵群火力运用的问题,对支持未来作战指挥决策,具有一定的现实意义。  相似文献   
37.
针对传统遗传算法在防空导弹目标优化分配中存在的缺陷,提出了一种更为有效的云遗传算法。通过该算法对防空导弹目标分配模型进行仿真求解,得出防空导弹射击目标的最优目标分配方案。通过算例分析,云遗传算法相比传统遗传算法收敛速度快,搜索效率高出一倍左右,对产生局部最优解情况进行了合理有效的控制,可操作性、优越性更强。  相似文献   
38.
针对空袭目标毁伤因素的复杂多样性,以及贝叶斯网络在评估时对先验知识获取和对网络节点限制方面存在的不足,提出一种BP神经化贝叶斯网络的评估方法,解决空袭目标的毁伤问题。分析了空袭目标毁伤的影响因素,并进行了知识表示;分析了贝叶斯网络结构处理多个父节点问题时存在的几个缺陷,建立了空袭目标毁伤评估的BP神经化网络结构,给出了"BP神经化模块"的决策方法。通过实例分析,结合Netica仿真,验证了该评估方法的准确性,操作简单、有效性好。  相似文献   
39.
驱护舰编队防空火力分配决策模型研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
驱护舰编队防空火力分配的确定和优化是最大限度地发挥驱护舰编队的整体作战能力的关键。为了高效地发挥驱护舰编队火力优势,用运筹学理论建立了驱护舰编队防空火力分配决策问题的优化模型,分析了各种解决此模型的方法的优缺点,并尝试运用粒子群优化理论(PSO)求解该模型。实例计算分析表明,所提出的方法较好地解决了驱护舰防空火力分配决策问题,为舰艇编队指挥员进行防空火力分配决策提供了一种有效的参考处理方法。  相似文献   
40.
针对信息化条件下的战争系统是物质、能量和信息全面开放,交织众多反馈控制回路,呈现非线性特征的复杂耗散系统,提出了基于规范化系统动力学建模理论的量化研究框架,运用影响图方法建立了描述信息化条件下炮兵火力交战过程的微分方程模型,进而以稳定性理论对模型进行分析,讨论了炮兵信息系统能力对炮兵部队战斗力提升的非线性倍增效用。在具体想定下,通过模拟仿真,该交战模型既可为明确炮兵部队的建设重点与发展方向提供参考,也可为评估信息化条件下的炮兵作战效能,计算炮兵兵力火力需求提供一定的定量依据。  相似文献   
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