一种基于CORBA及互操作协议的分布仿真基础支撑平台实现方法

为解决现有RTI服务器在大规模仿真中容易成为影响系统效率的瓶颈、仿真规模受到限制的问题,提出了一种基于CORBA及互操作协议的层次式分布仿真运行支撑环境(RTI)实现方法,阐述了盟员、局部RTI服务器及中心RTI服务器的部署方式,给出了基于CORBA及内部互操作协议的层次式RTI的工作流程。既解决了大规模仿真中集中式及功能分布式RTI服务器的瓶颈问题,减少了全局操作的延迟,也为各仿真盟员的时空一致性提供了保障。     

旋成体射弹倾斜入水运动仿真

为了研究运动参数和弹头外形对弹体斜入水过程的影响规律,采用气液两相流体积分数和水汽空化模型,通过嵌套网格实现刚体三自由度运动学和动力学耦合,模拟了弹体以80～100 m/s速度倾斜入水开空泡阶段的运动过程。经文献实验验证,入水弹体速度与位移的误差为0～6%和-8%～0,转动角度误差为-6%～0。通过对入水速度和入水角度的多工况模拟研究,发现入水速度增大,弹体轴向冲击载荷增大,最大载荷与速度的平方呈线性关系,弹体速度非线性衰减率大;入水角增大,弹体转动角速率减小,运动稳定性强,速度衰减率不受入水角影响。与圆锥头部弹体相比,采用头部阶梯状修型后的弹体的平均速度衰减率、转动角速率和最大轴向冲击载荷分别降低到66.7%、40%和77.2%,显著提高了运动稳定性。     

军用软件的测试与实践方法

首先分析了民用软件存在的问题,然后结合军用软件的特点,对影响军用软件可靠性的因素进行分析,最后提出提高军用软件质量的几种测试与实践方法.     

基于防空反导的战术级通用态势图分析研究

针对不同战场角色、作战任务、作战规模、战场级别、关键事件环境等情境因素中,指挥员无法准确而迅速地获取需要的信息等问题,在战术级指控系统与当前防空反导发展趋势的基础上,集中详细地阐述了通用态势图。在战场态势预测分析的基础上,进一步介绍了其关键技术,并通过仿真数据进行了验证。在帮助指挥员深入认知战场态势上提供了辅助,从而减少了冗余态势信息对指挥员的干扰,缩短了整个决策环的时间。     

美军侦察情报力量利用分析

从本世纪初美军发动的几场局部战争看,美军十分重视发挥侦察情报工作的重要作用。美军侦察情报工作很大程度上代表了世界新军事变革在侦察情报领域的最新成果和发展趋势。在分析梳理美军侦察情报力量建设现状、运用特点和经验做法的基础上,结合我侦察情报力量的建设运用情况,分别从侦察监视手段建设、侦察情报保障机制、信息网络平台建设、情报保障实践运用等几个方面作了探讨,旨在为我军侦察情报力量建设提供借鉴和参考。     

基于果蝇算法优化LSTM的雷达波束扫描行为预测

在认知电子战体系下,更为智能的算法才能适应日益复杂的电磁空间。针对相控阵雷达的波束扫描行为预测问题,在正弦坐标系下将波束扫描位置数据抽象为网格数据,利用果蝇优化算法寻找最优的LSTM网络超参数,提出了一种基于果蝇算法优化LSTM的波束行为预测方法。仿真实验表明所提算法在果蝇算法调参的支撑下,相较NAR神经网络算法和普通的LSTM算法而言,预测精度和鲁棒性更强。     

基于改进协同遗传算法的有效载荷系统功能序列规划方法

针对传统回溯算法在求解基于知识模型的有效载荷系统功能序列规划问题中搜索效率低的问题,提出一种基于"择劣变异"(Worst Individual Mutation,WIM)策略的协同遗传算法(Co-evolutionary Genetic Algorithm,CGA)的改进算法WIM-CGA。该算法在遗传过程中采用双路线进化方案,即"择优实施标准遗传过程,择劣实施变异操作",达到提高求解精确度及搜索效率的目的。仿真结果表明,同等测试条件下,当功能规模为50,约束密度为1.0时,WIM-CGA算法在限定时间内最优解的平均精确度比优化的回溯算法提高了54.15%,比CGA算法提高了6.18%,且当所得解的精确度大于90%时,WIM-CGA算法比CGA算法的迭代次数减少了65.79%,耗时降低了48.97%,显著提高了功能序列规划的效率。     

装甲兵作战实验基本理论问题

以科学实验为元概念,从内涵和外延两个方面对装甲兵作战实验的基本概念进行了探讨性的界定;根据装甲兵作战本身的层次性、复杂性和多样性,分别从实验目的维、实验方法维和实验模式维三个维度,提出了装甲兵作战实验立体多层次特征的实验体系。     

RBF神经网络在深V型滑行艇阻力预报中的应用

基于SV、JYK系列滑行艇的阻力、浸湿面积、航行纵倾角试验数据,采用RBF神经网络建立了深V型滑行艇阻力预报数值图谱;针对艇艉底部横向斜升角变化的有限试验数据,提出了一种基于小样本试验数据的阻力修正方法。试验表明,该方法对深V型滑行艇(折角线长度与最大折角线宽度比在4~5.5,面积负荷系数在5.5~7,重心纵向相对位置在3%~9%,艉部艇底斜升角在5°~25°之间变化)阻力预报是可行的。在相同精度下,针对该文研究的问题,RBF神经网络所需时间少于BP神经网络。     

基于层间嵌入式多级支持向量机的特征选择

针对多故障样本一次性映射之后分类不理想,研究了多级层次式支持向量机,应用UCI数据仿真,结果表明该方法缩短了训练时间、提升了测试准确率、改善了样本的可分类性。由于误差积累,在此基础上,提出了层间嵌入式多级支持向量机,采用Abalone数据仿真,结果表明分类精度有所提高并减少了分类步骤。结合ReliefF算法,对制导设备的故障特征参数进行了选择。