基于节点映射的武器装备需求生成方法

针对目前武器装备需求分析过程中,作战任务域向装备功能域映射方法可操作性不强的问题,研究了基于＂作战节点＂向＂系统节点＂映射的武器装备需求分析方法。该方法通过分析确定作战节点和系统节点,完成作战节点向系统节点映射、作战节点连接线向系统接口映射,最终得到装备系统需要的功能子系统及功能,较好地解决了需求映射过程中的随意性问题。     

关联网络中的级联失效模型与分析

网络之间的关联依赖关系能使某一网络内的级联失效扩散至其他网络,其本质是位于不同网络的关联节点之间基于功能依赖的相关失效.以两个关联的网络为对象,建立关联网络模型,提出了一种关联网络的级联失效模型.模型将关联网络中的级联失效分解为网络内级联失效和网络间级联失效,并采用了基于度的级联规模评价方法.利用模型研究了两个关联无标...     

面向装备论证的作战任务描述方法研究

为了有效、正确地进行武器装备作战需求论证,需要提出规范化的作战任务描述方法.针对武器装备作战需求论证的特点,研究提出作战任务描述产品,确定了详细的开发过程.以联合火力打击战役为背景,应用该方法进行作战任务描述并给出部分描述产品,验证了该方法的有效性.     

大型船舶流行病传播控制过程多智能体模型

基于复杂网络和传播动力学相关原理,构建了符合大型船舶人员交互特征的社交网络,定义了传播网络层级结构,分析了交互网络拓扑生成的5项规则,给出了大型船舶流行病传播社交网络构成方法。基于多智能体技术,研究了交互网络节点成员属性和流行病传播特点,给出了智能体成员状态空间的基本构成形式,融合防护治疗、管控隔离、信息交互等因素的物理特征,构建了智能体状态迁移和行为交互过程算法,并分析论证了衰减函数的结构及区间特性。对比距离恒定模型和随机游走模型,分别对典型大型船舶流行病传播过程分4种工况12种状态进行了仿真计算,结果表明:随机游走模型更适合信息量丰富条件下的大型船舶流行病早期传播过程模拟仿真和疫情防控策略分析。     

太空目标监视装备作战试验设计研究

按照现行装备试验鉴定体制的要求,装备作战试验是新研太空目标监视装备在正式交付使用单位前必须完成的一类试验。太空目标监视装备具有精密昂贵、价值高、单台套、集成度和复杂度高等特点,开展作战试验与普通的侦察探测装备和常规兵器区别较大。本文介绍了太空目标监视装备作战试验的对象与要求,分解了太空目标搜索发现、监视管理、目标识别、信息共享等实战能力和实战能力的生成与保持要求,构建了作战试验评估指标体系,并依据太空目标监视任务剖面和环境剖面设计了作战试验项目,基于作战试验指标考核评估确定了评估数据采集需求,紧贴太空目标监视装备实际使用面临的环境条件构设了逼真的作战试验环境条件。这些研究可为太空目标监视装备作战试验实践提供支持。     

基于BP神经网络的防空C3I人机交互性能评估

阐述了BP神经网络的相关原理,建立了防空武器指挥自动化系统人机交互性能评估的指标体系,对应用人工神经网络解决防空武器指挥自动化系统人机交互性能评估的方法问题进行了探讨,并且给出了神经网络的评估模型及算法.通过实例证明该方法是可行的.     

防空监视网络传感器任务优先级的模糊评价方法

传感器任务优先级是传感器管理的重要依据。应用模糊推理技术的传感器任务优先级评价方法,基于所有融合航迹和识别数据,通过符号推理确定决策循环过程中执行的每个监视任务的优先级。首先确定了管理系统结构,建立了优先级决策树,给出了模糊推理规则,最后进行了仿真试验。试验结果说明了模糊评价方法在传感器管理应用中的有效性。     

一种网络设备告警事件纵向关联方法的设计与实现

现有的网络事件关联系统主要存在以下不足:各被管设备感知的大量告警事件全部传送到管理端处理,会带来很多传输与事件管理问题;现有的网络事件关联方法很不成熟,一般只涉及底层协议告警事件的关联.在分析网络告警与故障关系的基础上,提出了一种在设备这一级驻留代理,采用贝叶斯网络推理技术完成包括应用层告警事件在内的本地告警事件纵向关联方法.并在描述协议栈各层协议实体模型的基础上,给出了利用AdventNet API和ebayes进行系统具体实现的方法.     

基于多信息的柴油机缸套磨损故障诊断研究

采用了模糊神经网络模型,对柴油机缸套磨损故障以及缸套破坏性磨损故障进行了诊断研究.通过缸套磨损故障的模拟实验,获取柴油机机身振动和铁谱分析等多源多维故障信息,并对融合故障信息进行预处理,解决了模糊神经网络输入矢量的模糊特性化、输出矢量的隶属函数及网络的学习训练问题,对缸套不同磨损故障进行了诊断.研究表明,这种基于多信息的诊断方法减小了故障诊断的不确定性,提高了诊断精度.     

Distribution network design: Selection and sizing of congested connections

This paper focuses on certain types of distribution networks in which commodity flows must go through connections that are subject to congestion. Connections serve as transshipment and/or switching points and are modeled as M/G/1 queues. The goal is to select connections, assign flows to the connections, and size their capacities, simultaneously. The capacities are controlled by both the mean and the variability of service time at each connection. We formulate this problem as a mixed integer nonlinear optimization problem for both the fixed and variable service rate cases. For the fixed service rate case, we prove that the objective function is convex and then develop an outer approximation algorithm. For the variable service rate case, both mean and second moment of service time are decision variables. We establish that the utilization rates at the homogeneous connections are identical for an optimal solution. Based on this key finding, we develop a Lagrangian relaxation algorithm. Numerical experiments are conducted to verify the quality of the solution techniques proposed. The essential contribution of this work is the explicit modeling of connection capacity (through the mean and the variability of service time) using a queueing framework. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2005.