一体化联合作战指挥决策节点提前工作时间研究

分布式联合决策可缩短系统决策时间,提高决策质量.运用分布式联合决策,其关键点之一是确定各流程节点的工作开始时刻.依据影响分布式联合决策各节点开始工作时刻的主要因素是上下节点间传递的信息的特点,引入了信息熵的概念,通过一定的阈值来确立分布式联合决策系统中各节点的开始决策时刻.利用Bernstein多项式建立了分布式联合决策开始时刻数学模型,给出了求解该数学模型的方法,指出了该模型应用于实践的思路.     

联合火力毁伤下炮兵连阵地配置与被毁伤概率

现代战场威胁炮兵的火力与弹药种类更加丰富,如何根据它们的特点选择恰当的阵地配置队形与火炮间隔,以最大限度地降低被毁伤概率就显得尤为重要.以自行炮兵连为研究对象,依据射击效率评定理论.结合几种典型的配置队形和红蓝双方的主要装备,对不同攻击方式下的被毁伤概率进行了模拟分析,得到了在阵地地形允许的情况下,应采用半圆形配置;普通榴弹射击时火炮配置间隔以200 m为宜,子母弹射击时如果要避免一半以上的火炮被毁伤,配置间隔也应至少达到200 m的结论.     

以联合训练推动军种训练提质增效

联合训练以军种训练为基本支撑,形成作战能力的关键在于军种训练与联合训练的无缝衔接。在新的领导指挥体制下,战区作为组织开展联合训练的主体,必须将军种训练纳入战区联合训练的整体计划。因此,军种训练要从标准体系、训练内容、组训模式等方面进行革新优化,切实将军种作战能力融合形成联合作战能力。本文针对当前军种在训练过程中出现的思维转变慢、训法不灵活和联训质效偏低等问题,着眼联训需求、部队建设实际以及战争发展方向,从提升联合素养、深化联合观念、丰富训练内容、引入智能化军事训练方法、优化训练环境、督导训练落实等方面提出了对策建议,以期以联合训练牵引军种训练提质增效,切实推动联合训练不断向高水平跃升。     

美军作战概念开发特点及启示

创新军事思想、开发作战概念是推进军事转型和部队建设的关键抓手。美军秉承“创新提炼—集智研讨—实验验证”的作战概念开发机制,采取聚焦联合作战概念开发,以作战能力需求为牵引,通过突破前沿技术和研发关键装备,以法规制度和标准规范为强制约束的做法对于军队转型建设具有重要启示。本文提出,应着眼于军队的使命任务,强化军队作战概念设计,创新作战概念研究方式,形成“聚焦使命任务—研讨演示概念—体系设计概念—检验优化概念—形成概念产品—指导建设实践”的作战概念开发途径,支撑作战概念创新和前瞻性探索研究,并加强体制机制和标准规范建设,通过对作战概念开发的整体设计和约束规范,提升前瞻作战概念对作战实践的创新引领作用,加速推进军队转型建设。     

近期美国海军南海地区活动态势分析

随着南海地区力量结构和美对华战略的转变,南海地区成为中美战略博弈的焦点。为围堵遏制中国的崛起,美国针对中国在南海实施了一系列海上挑衅行为。美国海军作为美国军事干预的主要力量,从兵力部署、演习演训、“航行自由”行动等着手,积极拉拢域内外盟友,展开并强化了在南海地区的军事活动。这些军事活动表现出极强的针对性和实战性,致使中美海上摩擦和竞争加剧。未来,美国为维护主导的全球秩序,将进一步提升美国海军在南海地区的威慑力。美国海军会借助并增加域内盟友的军事力量,继续维持高强度的装备平台活动及“航行自由”行动,推动海上力量合作。     

螺栓法兰连接结构有限元模型参数确定方法

螺栓法兰连接广泛用于各种工业结构中,为准确预测该连接在实际工作中发挥的作用,需要建立准确高效的有限元模型。针对有限元建模过程中模型各种参数的确定问题,综合使用数值仿真手段和试验手段分别对模型网格参数和接触参数的确定开展研究。参数确定后的螺栓法兰连接结构有限元模型在保证计算精度的前提下,计算效率得到显著提高。     

Using strategic culture to understand participation in expeditionary operations: Australia,Poland, and the coalition against the Islamic State

This article investigates how strategic culture influenced the decision-making of Australia and Poland regarding the global coalition against the Islamic State. In the coalition, Australia has followed its tradition of active participation in United States-led operations, while Poland has embarked on a more cautious line, thereby breaking with its previous policy of active participation. The article examines how Australian and Polish responses to the coalition were shaped by five cultural elements: dominant threat perception, core task of the armed forces, strategic partners, experiences of participating in coalitions of the willing, and approach to the international legality of expeditionary operations. It finds that Australia and Poland differed on all five elements but that the major differences are found in dominant threat perception and core task of the armed forces.     

基于复杂网络的“云作战”体系模型及仿真

根据现代作战循环理论,用复杂网络的方法把作战体系的各种作战单元抽象为节点,将节点之间相互关系抽象为节点间的边,制定作战体系模型的构建规则,分别构建传统作战体系模型和“云作战”体系模型,提出作战体系度量指标,并进行仿真分析,对比两种作战体系作战能力和抗毁能力。     

特种作战力量网络空间防御作战效能评估方法?

根据特种作战力量网络空间防御作战系统的结构模型的预警、保护、检测、响应和恢复五个方面,按照指标的不同类型和特点,利用模糊综合评判法对指标进行量化、一致化和标准化处理,利用层次分析法确定各指标的权值,最后利用综合加权法建立综合效能评估模型从而实现对网络空间防御作战的效能评估。该方法适用性和实用性强,为网络空间防御作战效能的评估提供一种方法和思路。     

Stochastic call center staffing with uncertain arrival,service and abandonment rates: A Bayesian perspective

In this article, we introduce staffing strategies for the Erlang‐A queuing system in call center operations with uncertain arrival, service, and abandonment rates. In doing so, we model the system rates using gamma distributions that create randomness in operating characteristics used in the optimization formulation. We divide the day into discrete time intervals where a simulation based stochastic programming method is used to determine staffing levels. More specifically, we develop a model to select the optimal number of agents required for a given time interval by minimizing an expected cost function, which consists of agent and abandonment (opportunity) costs, while considering the service quality requirements such as the delay probability. The objective function as well as the constraints in our formulation are random variables. The novelty of our approach is to introduce a solution method for the staffing of an operation where all three system rates (arrival, service, and abandonment) are random variables. We illustrate the use of the proposed model using both real and simulated call center data. In addition, we provide solution comparisons across different formulations, consider a dynamic extension, and discuss sensitivity implications of changing constraint upper bounds as well as prior hyper‐parameters. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 63: 460–478, 2016