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机载布撒器对机场跑道封锁效率的Monte-Carlo仿真 总被引:5,自引:0,他引:5
在建立封锁效率的仿真模型的基础上,应用Monte-Carlo方法,进行机载布撒器攻击机场跑道过程的数值仿真,获得了影响封锁效能规律的总体参数,对机载布撒器武器系统研究具有一定的指导意义。 相似文献
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反机场跑道集束弹头封锁效率研究 总被引:4,自引:0,他引:4
分析了影响反机场跑道集束弹头封锁效率的几个因素,提出了一种有用于计算封锁效率的数学模型和计算方法,给出了两种集中弹头在各种典型母弹散布中心条件下对同一机场的封锁效率计算结果,并对结果进行了分析,得出的结论可供参考。 相似文献
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通过分析布撒器对机场跑道的毁伤机理,提出了单发布撒器横向封锁失败的两种情形;分析子弹药的运动情况,建立了子弹药运动数学模型,根据模型得出子弹药的落点分布情况;结合封锁失败的两种情形,分别建立了单发布撒器横向封锁模型,并给出相应的计算流程。结合算例,在布撒器和跑道参数确定的情况下,根据毁伤机理和子弹药运动模型,利用Monte-Carlo方法模拟在风速影响下,子弹药在理论区域内的随机落点情况,并根据封锁模型对落点进行分析判断,得到布撒器封锁效率随攻击角的变化情况,发现在40°~50°之间和90°附近时对跑道的横向封锁效率较高。结合侧向时序布撒器实际作战使用情况,分析了各角度对机场跑道的封锁能力,最终确定40°~50°是该型布撒器的最佳攻击角范围。 相似文献
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封锁时间和封锁概率是评估子母弹对机场跑道封锁效果的2个重要指标。本文重点针对封锁时间的计算,考虑机场遭打击后修复最少数量坑的模型,提出了区域搜索法和随机抽样法2种方法。这2种方法均采用Monte- Carlo仿真技术,在通过数值仿真法生成子弹落点的前提下,搜索出受最少子弹影响的紧急维修区域,从而计算了封锁时间和封锁概率。最后还给出了计算实例,说明了在合适的仿真次数和抽样次数保证下2种方法的合理性,以及在应用中如何选择这2种方法。 相似文献
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针对飞航导弹子母弹打击机场跑道,建立了子母弹抛撒的椭圆散布模型.考虑子母弹精度的影响,研究了飞航导弹子母弹封锁机场跑道的概率,并与弹道导弹子母弹做了比较.分析了散布区域大小、形状和进入角对跑道失效率的影响,为武器系统设计和作战使用提供参考. 相似文献
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为快速分析解决常规导弹封锁机场跑道的作战效能,提出了一种基于系统效能分析(SEA)方法的作战效能分析方法。构建了基于SEA方法的常规导弹封锁机场跑道作战效能分析的框架结构和解析模型; 结合导弹武器作战攻防体系对抗的特点,给出了封锁把握程度分布密度的计算方法并验证了模型的计算精度,该精度可满足实际作战需求。分析了抛撒子母弹分段切割机场跑道的封锁作战特点,运用成爆弹威力环“切割”跑道的思想,通过判断母弹落点与被“切割”跑道之间的几何关系,确定有利弹着区,在此基础上建立了刻画封锁把握程度的跑道失效概率的解析模型; 为了构建反映机场跑道封锁与反封锁对抗过程的封锁时间计算模型,将跑道封锁时间划分为跑道损毁情况判定时间、确定跑道抢修方案时间、排爆作业时间和弹坑修复时间4个部分。构建了排爆作业和弹坑修复阶段作业时间的计算模型,以及封锁时间性能度量的解析模型。对封锁时间性能度量的概率密度函数进行了统计推断。研究结果为后续运用SEA方法进行常规导弹封锁机场跑道作战效能分析奠定了基础。 相似文献
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根据军用机场跑道构造特点,在子弹药探测到机场跑道的前提下,利用反跑道子母弹的面布撒优势,结合最佳瞄准点的选择,分析统计线性化伴随法(SLAM)在子弹攻击跑道命中概率中的具体应用。结合子弹探测概率及影响子弹药撒布要素,得出子弹对机场跑道的射击概率。SLAM法较传统分析方法可大幅提高工作效率,在反跑道子母弹总体设计和效能分析中具有一定的应用价值。 相似文献
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机场跑道目标易损性分析是反跑道武器攻击机场跑道进行定性分析和定量计算的基础。文中通过对机场跑道目标的跟踪分析,完成机场跑道的目标特性分析。在此基础上,基于计算机仿真技术和蒙特卡罗方法,建立机场跑道目标易损性分析方法,包括跑道的数学模型、飞机的起降模式、子母弹散布的数学模型和遍历算法。基于分析方法完成易损性分析软件的编码,并给出了软件的应用示例。机场跑道易损性分析方法的建立为反机场跑道武器的设计与评估提供帮助。 相似文献
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在遥感探测领域,实现复杂环境条件下机场跑道类地物目标和轮廓的精确检测具有重要意义。以YOLOv3为代表的主流深度学习算法在目标检测领域取得了显著的成绩,但该方法只能以矩形框给出目标的粗略位置,检测结果具有一定的背景区域且无法准确得到角点位置。针对以上问题,提出一种基于典型几何形状精确回归的机场跑道检测方法。综合利用典型四边形角点回归策略、四边形锚框机制、四边形的非极大值抑制模块以及目标几何拓扑关系,通过网络的轻量化设计和模型压缩,实现对目标在仿射畸变下成像特征的学习,能够快速预测目标的角点坐标,并以目标的四边形轮廓给出其位置。仿真实验结果表明,该算法具备机场跑道目标类型区分和轮廓提取的功能,有效地解决了实际应用中的目标精确定位难题;在不损失精度基础上网络经压缩后较压缩前的检测速度提高了1倍,大幅提升了自动目标检测的准确性和高效性。 相似文献