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自行火炮作战效能评估一般会利用AHP以及多属性效用等有效方法。AHP能够充分利用专家的主观意见,但是难以排除人为因素带来的主观偏差的问题;多属性效用方法不受人为因素影响,且能够充分运用武器的具体参数,但难以反映评估专家的偏好,也无法判断评估对象各指标的相对重要性的问题。针对以上问题,提出了一种基于AHP和多属性效用结合的评估方法。该方法有效结合AHP与多属性效用方法的优势,实现了评估时主观数据和客观数据的有机统一,减小了评估偏差。通过对自行火炮作战效能进行实例分析,并分析验证了该方法的科学性与合理性。 相似文献
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武器装备体系贡献率评估对体系作战能力建设、作战使用保障和实战化训练等具有重要意义。针对武器装备体系具有高度非线性、不确定性和模糊性等特点,提出利用软计算对武器装备体系贡献率进行评估的方法。采用基于遗传算法的模糊聚类方法对轻武器体系中的武器进行软分类,构造了基于软分类的模糊神经网络;通过任务子能力-体系子能力-体系总能力的模糊映射链求解各模糊映射中的贡献率,充分发挥神经网络的容错性和鲁棒性适应数据资料不完整性和专家认识主观性的特点。采用该评估方法对某轻武器装备体系进行了实例分析,有效评估出体系中下级指标对上级指标的体系贡献率,验证了评估方法的可行性。 相似文献
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为实现弹丸与身管耦合振动模型的快速准确数值计算,提出了弹丸与身管耦合振动问题的迭代求解方法。在分析弹丸与身管耦合振动动力学特性基础上,通过将弹丸在身管内运动时间离散化,实现了耦合振动连续过程离散化。基于微分方程理论,利用迭代计算方法对弹丸在身管内运动时对身管上各个点引起的耦合振动进行求解,进而求解出弹丸连续移动时对身管引起的耦合振动。在考虑弹丸惯性效应和梁的曲率变化条件下,构建了迭代解法的程式化流程,使得该方法更加易于实现数值计算。利用该方法对弹丸与身管耦合振动模型进行数值求解,结果表明该解法能快速有效地实现对弹丸与身管耦合振动问题的求解。 相似文献
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