分导式多弹头的毁伤评估研究

分导式多弹头毁伤效果的评估结果,是作战运用的依据.针对目前国内缺乏用于多弹头毁伤评估的手段和方法,提出了理论计算和Monte-Carlo仿真进行多弹头导弹毁伤效果综合评估的思想.推导了导弹落点系统偏差、落点散布椭圆度和弹头威力对毁伤概率影响的数学表达式,并给出了采用Monte-Carlo方法的具体步骤;两种毁伤效果评估手段相互验证,取得了很好的效果;在各弹头落点散布参数差异较大或威力半径不尽相同的复杂情况下,采用Monte-Carlo仿真进行毁伤效果的评估是一个有效而实用的技术途径.     

参数时变系统的广义预测控制研究

针对参数时变系统,研究了自适应预测控制器的设计问题.采用隐式广义预测控制算法(IGPC),无需辨识对象模型参数,而是利用输入/输出数据直接辩识控制器参数,以求解最优控制增量,具有计算量小、实时性高的特点.仿真结果表明,在不需要关于被控对象先验知识的情况下,隐式广义预测控制器可以很好地跟踪设定值的变化,同时对于系统外部干扰和模型参数的变化具有很好的适应能力,在参数时变系统控制器设计中具有良好的应用前景.     

台阶和扩张形式对超燃燃烧室影响的数值研究

采用二阶迎风差分格式、RNG k-ε湍流模型及乙烯/空气八组分九反应化学反应模型,针对单台阶单面扩张、单台阶双面扩张、双台阶单面扩张以及双台阶双面扩张四种超燃冲压发动机燃烧室构型,分别计算了燃烧室内冷流流场和燃烧流场.计算结果表明:在计算条件,在总台阶高度一定的条件下,采用单台阶结构的超燃燃烧室比采用双台阶结构的超燃燃烧室具有更好的燃烧性能;在总扩张角一定的条件下,双面扩张结构的超燃燃烧室性能较单面扩张的占优势.     

基于Agent的建模与仿真概述

基于Agent的建模与仿真(ABMS)是研究复杂系统的有效途径和建模仿真方法学,足当前最具有活力、有所突破的仿真方法学,已经成为系统仿真领域的一个新的研究方向.全面总结和阐述了基于Agent的建模与仿真的相关理论基础和概念,包括CAS理论,ABMS中Agent的概念、结构;阐述了ABMS的原理(简单规则导致复杂的行为)与研究步骤;总结了ABMS的主要应用领域,包括经济领域、社会科学领域和军事领域;慨述了ABMS软件开发平台和工具包,给出了ABMS开发方法;给出了互联网上关于ABMS的的资源链接.因而有利于全面认识、应用和研究ABMS.     

基于任务空间概念模型的导弹作战想定研究

作战想定是军事仿真领域不可缺少的重要组成部分.在目前的军事建模与仿真中,作战想定与仿真模型之间通常都是紧耦合的,由此带来了仿真成员、仿真系统可重用性差等诸多缺点.针对此,基于任务空间概念模型(CMMS)的思想,探讨了CMMS与想定的关系,分析了常规导弹作战想定中需要描述的主要内容,对导弹作战想定中的基本要素进行了分析抽取,并对其进行标准化、规范化的抽象描述,以实现想定与仿真系统相分离.最后,给出了想定数据库中基本表的结构和关系.     

毁伤概率评估的加权蒙特卡洛方法

由于经典蒙特卡洛方法的仿真效率不高,文中利用概率论和数理统计的基本原理,可以推导得到加权蒙特卡洛方法.加权蒙特卡罗方法不但能有效的缩小了样本方差,还能提高目标事件出现概率,相当于提高了样本的抽样效率,从而提高了仿真效率.与此同时,文中分别利用经典蒙特卡洛和加权蒙特卡洛这两种方法对典型目标进行了仿真计算,仿真计算最终证明了加权蒙特卡洛方法的仿真效率明显优于经典蒙特卡洛方法,能使仿真工作量成数量级的衰减.     

基于VC＋＋的数据流分析方法

数据流分析在编译系统的代码优化、软件故障检测以及程序切片中都起着非常关键的作用。本文介绍了数据流分析方法的基本概念和基本原理,介绍了数据流方程的到达一定义迭代算法,并提出了一种利用VC＋＋工具实现数据流方程求解的方法。     

雷达电磁环境仿真的一种设计与实现

本文研究了导弹作战战场雷达电磁环境仿真的设计与实现问题,建立了雷达电磁环境的数学模型和信号威胁等级识别模型,提出了一种可视化系统设计方法,在运用可视化技术的基础上,结合雷达数据库的建立,实现了导弹战场雷达电磁态势显示,其结果有助于战场指挥员快速理解战场电磁态势,为作战指挥提供相应的辅助决策支持.     

基于网络中心战的导弹部队信息化建设研究

网络中心战作为未来信息化作战的主要样式,已经成为现代战争的主流发展趋势;导弹部队作为未来战争的主要力量,其信息化建设就显得尤为重要;介绍了网络中心战的发展现状,论述了导弹部队在网络中心战中的地位和作用,分析了导弹部队在未来信息化作战的应用使用方法,主要有精确打击、切断信息中枢、突破导弹防御、快速响应及协同作战等;最后,详细分析了导弹部队信息化建设中存在的问题,并指出了进一步研究和建设的重点方向。     

基于置信规则库专家系统的发动机故障诊断

针对发动机故障原因和征兆之间存在的复杂非线性关系,利用RIMER(基于证据推理算法的置信规则库推理方法)对发动机进行故障诊断,克服了传统专家系统或神经网络技术只能单一利用专家知识或训练数据的缺点,将定性知识与定量数据有效结合,对发动机故障原因进行了研究,给维修人员提供了重要参考依据,仿真实验结果表明该方法可行有效.