陆军战术作战仿真想定生成方法

针对作战仿真中想定数据的生成需求,在分析仿真想定内容的基础上,规范了仿真想定的生成流程,给出了指挥规则的抽取和量化方式,提出了面向实体的仿真想定结构化表示方法和基于XML的仿真想定存储结构,分析了利用G IS和3D技术实现作战计划和行动协同规划的方法途径,探讨了仿真想定数据的校核内容和重用机制,为实现仿真想定生成工具提供了一种有效的思路。     

一体化联合作战装备保障模式构想

为迎接世界新军事革命的挑战,推进中国特色的军事变革,适应一体化联合作战这一信息时代的作战样式,文章针对一体化联合作战对装备保障的影响与提出的新要求,立足我军现实情况,尝试构建了一体化联合作战装备保障模式,对我军装备保障模式改革进行了一定探索。     

某供弹机构现存问题动力学分析及参数优化探讨

介绍了环形杠杆供弹机构的工作原理及其在实际使用中常见的问题,建立了机构的动力学模型,对模型进行动态求解,模拟了机构的工作过程。借助求解结果,针对问题产生的原因进行了动力学分析,在理论上找到了问题产生的根源。在此基础上建立了机构的最优化数学模型,给出了优化方案,最后对优化方案和现有结构进行了比较。     

战时装备维修保障资源优化模型

维修资源在抢修过程中的分配决定了抢修活动的平均处理时间和等待时间,针对抢修实施时维修资源的分配,研究资源的优化配置使抢修时间最小的问题.在抢修过程中使抢修时间最小的目标和约束条件下,提出了资源配置优化的排队模型,并结合遗传算法给出了求解最优配置模型的方法,通过实例分析说明了模型和方法的应用情况.资源配置优化模型和算法已成功应用于集群装备保障决策系统的开发.     

随机服务系统模型在坦克弹药保障中的应用

简要描述随机服务系统基本理论和常用数学模型。针对坦克弹药保障中两种典型的决策问题,即阵地配置方案优选和指派保障车辆数量问题,运用运筹学的方法,将其视为先到先服务的随机服务系统。在一定的简化条件下,运用三种数学模型进行系统评估,根据排队模型计算得出的一些定量指标,表明集中配置优于分散配置;并提供了完成保障任务必须的车辆指派数量。结论不仅符合实际的战场需要,而且能提出较为合理的解决方案,算法简单易行。     

基于弹药目标数据库的弹药需求预计

弹药需求预计是弹药保障的前提,是科学筹划弹药保障方案的关键。首先给出了基于弹药目标数据库的弹药需求预计思路,进而在分析目标和弹药性能的基础上,分析了数据元素和数据结构,设计了弹药目标数据库,并给出了基于弹药目标数据库的配对选择及消耗量预计算法。基于弹药目标数据库的弹药需求预计方法能够最大可能避免基于经验推算法的弹药需求预计中大量依赖经验因素的缺陷,准确估计弹药需求,为弹药需求预计提供了新的思路。     

太空信息支援指挥控制支持平台构建初探

针对当前太空信息支援指挥控制存在的诸如缺少统一平台进行需求综合、数据汇集和融合处理,各类数据和产品分散管理,分头为用户提供信息保障服务等现实问题,本文对太空信息支援指挥控制相关问题进行了研究,构建了太空信息支援指挥控制任务模型,并对太空信息支援指挥控制任务进行了分析。按照系统结构设计的思想,从太空信息资源提供者、太空信息资源使用者和太空信息系统管理者三个角度提出了太空信息支援指挥控制支持平台的功能需求;研究了太空信息支援指挥控制支持平台的系统组成,并按照"资源+服务+应用"的设计原则构建底层可共用基础平台,中间层提供支撑软件集成,上层面向各级各类用户系统的支持平台技术架构和相应物理架构,解决了指挥控制支持平台"建什么、怎么建"的关键问题,可为太空信息支援指挥控制支持平台设计提供理论参考。     

陆军装备技术保障能力建设转型研究

陆军装备技术保障能力建设呈现"四个转变"的新形势、新要求,实现转型发展面临"四个不相适应"的现实矛盾,需从更新抓建理念、完善标准体系、固化建设路径、优化运行机制四个方面着手,统筹规划,重点突破,积极稳妥推进陆军装备技术保障能力转型发展。     

某自动补弹系统翻转机构的优化设计

根据自动补弹系统中翻转机构的功能和设计要求,设计了一种新型的翻转机构,使用ADAMS软件对其进行优化设计,得到相应的曲线和较为理想的结果参数。结果表明通过对翻转机构的优化设计,为自动补弹系统翻转机构的改进设计起到指导作用,该方法对自动补弹系统中其他机构的优化分析也具有一定参考价值。     

基于SVM-UPF的雷达弱小目标检测前跟踪算法

针对低信噪比条件下雷达弱小目标的检测与跟踪,提出了基于支持向量机和无迹粒子滤波的检测前跟踪算法。该算法采用无迹卡尔曼滤波生成粒子滤波的重要性密度函数,提高了粒子的使用效率,在此基础上将支持向量机引入到粒子重采样步骤中,通过构建状态的后验概率密度函数来获得多样性的新粒子,有效解决了粒子贫化问题,仿真结果表明,该算法提高了目标的检测概率和跟踪精度。