天基对地武器作战效能评估及其灵敏度分析

通过分析影响天基对地武器作战效能的主要因素,建立天基对地武器作战效能评估指标体系,对天基对地武器进行作战效能评估,从而为天基对地武器总体设计提供参考和建议。针对显著影响天基对地武器作战效能的因素,从参数灵敏度分析的角度进行研究。针对传统作战效能灵敏度分析方法存在的缺陷,提出了基于遗传算法优化的区间灵敏度分析方法,通过仿真计算获得各个参数对天基对地武器作战效能的灵敏度,并对仿真数据进行了统计学分析。结果表明:参数TNT当量和命中精度的灵敏度较大,基础隐蔽效能指数、体积和形状的灵敏度次之,而雷达反射截面积的灵敏度较小,基于遗传算法的区间灵敏度分析方法显著提高了灵敏度分析的精度。     

无人机作战效能评估方法研究综述

针对无人机作战效能评估问题,对无人机系统作战效能评估的主要方法进行分析。在简要介绍作战效能 评估的基础上,介绍无人机系统作战效能评估技术进展,重点分析3 种不同评估方法的优缺点,并分析未来无人机 作战效能评估可能的研究方向。结果表明：该分析可为无人机系统作战效能评估与提升提供理论依据,对如何进行 无人机效能评估及采用何种效能评估方法具有一定的指导作用。     

基于LS-SVM的装备研制费用建模与分析

应用最小二乘支持向量机原理建立基于最小二乘支持向量机的装备研制费用预测模型,利用LS—SVM方法对装备研制费进行预测步骤包括样本数据准备、模型训练学习、训练结果评估等循环过程,然后应用实例进行预测与分析。结果表明采用最小二乘支持向量机进行装备研制费用预测,所需样本量少、预测精度高、泛化能力强。     

基于LS-SVM的飞机部件故障率预测

支持向量机具有完备的统计学习理论基础和学习功能。它用核函数建立预测模型,再用已知数据为学习样本训练学习机,用检验样本进行验证、预测系统未来故障。最小二乘支持向量机(LS-SVM)采用最小二乘线性系统作为损失函数,函数估计精度高、收敛速度快。基于支持向量机的多层参数寻优、等维信息一步预测和不等维信息多步预测,可用于飞机状态评估、故障诊断和参数预测以及故障率分析。     

基于差分进化支持向量机的作战效能评估方法

武器系统作战效能的评估具有重要意义。针对作战效能评估过程中影响因素复杂、小样本、非线性等问题,引入基于最小二乘法的支持向量机回归算法,用于作战效能的学习与预测。为了提高预测精度,引入差分进化算法进行支持向量机的参数优化选取。以地地导弹武器系统效能为例,分别采用 BP神经网络算法、经典支持向量机算法与本文算法进行仿真计算,结果表明差分进化支持向量机算法可很好地实现武器系统作战效能评估,具有较好的计算精度。     

牵引火炮系统效能的动态灵敏度分析

运用炮兵射击效率评定理论,通过作战仿真,用射击效率作为系统效能的评定指标,对影响火炮系统效能的主要因素进行了灵敏度分析,为牵引火炮的系统设计和作战应用提供理论论据.     

灵敏度分析在某新型火炮系统效能分析中的应用

对灵敏度在武器装备效能分析中的应用进行了较为系统的阐述,从对某新型火炮系统效能进行灵敏度分析入手,总结了灵敏度分析的一般步骤,并结合实例进行了灵敏度分析.     

基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机的电路故障诊断方法

针对数／模混合电路故障的特点,采用将粒子群算法与最小二乘支持向量机相结合的故障诊断方法,在保证诊断过程准确率的基础上,实现多类故障的快速诊断。在诊断过程中,支持向量机的参数寻优过程存在随意性、盲目性和效率低等问题,采用改进的粒子群算法优化支持向量机的参数,建立基于支持向量机的故障分类模型。实验结果表明,与其他方法相比,该方法提高了故障诊断的精度,具有明显的实用价值。     

基于LS-SVM的新机备件需求预测

为解决因新机备件历史消耗数据相对较少而给备件预测工作带来的困难,提出应用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)回归算法来实现新机备件需求的预测.阐述了最小二乘支持向量机的基本原理,建立了新机备件需求的预测模型,选取核函数,采用LS-SVM对训练样本进行学习,对其网格结构参数进行训练,通过十字交叉验证(cross-validation)和网格搜索(grid-search)确定最优参数,利用训练后的LS-SVM对新机备件需求进行预测,并进行算例仿真.结果表明,LS-SVM在新机备件需求预测上表现优秀.     

基于模糊层次分析法的雷达组网作战效能评估

运用模糊数学的方法，结合雷达组网的因素分析，提出了组网雷达作战效能评价指标体系，建立了三级模糊评判模型，并利用层次分析法确定了各因素的权重，提出了组网雷达作战效能的量化评判方法．     

基于P-FHW分析法的潜舰导弹武器系统作战效能评估

针对导弹武器系统具有复杂性,以及效能影响因素具有模糊性、不确定性等特性,提出了潜舰导弹武器系统作战效能评估的P-FHW分析法.在阐述P-FHW分析法的基本思想、建模方法和评估过程的基础上,给出了潜舰导弹武器系统作战效能评估应用实例.     

一种灰色关联和集对分析相结合的装备作战效能评估新方法

针对装备作战效能评估的不确定性,提出一种灰色关联和集对分析相结合的新方法。通过挖掘联系度表 达式中宏观层面上各参数对微观层面上不确定系数的影响,运用灰色关联分析法确定差异度系数在其自由度中的取 值,从而进一步减小装备作战效能评估中不确定性带来的影响;通过对4 种防空导弹系统作战效能的评估比较对该 方法进行检验。结果表明：该方法概念清晰、简单易行,具有较高的可靠性,为装备作战效能评估提供了新思路。     

基于集对分析法的反舰导弹武器作战效能评估

针对反舰导弹作战效能评估的问题,运用集对分析的方法,对现役的七种反舰导弹进行了数值仿真,建立了集对分析的模型,得到了可信的结果.最后对结论进行了细致的分析,证明了集对分析法在反舰导弹武器作战效能评估中的应用是可信且可行的.     

基于SEA 的装甲兵岛上进攻作战效能评估

针对传统方法难以对装甲兵作战效能进行有效评估的问题,基于系统效能分析(system effectiveness analysis,SEA)方法进行装甲合成分队作战效能评估。该方法将系统能力和使命要求放在同一公共属性空间进行比较,得到对系统评价总的量度,以红军装甲部队对岛上实施阵地防御的蓝军守备部队进攻作战为背景,研究坦克营担任红军合成预备队反逆袭作战效能,分别建立了基于SEA方法的系统映射模型和使命映射模型,并用Matlab进行算法分析。仿真结果表明:SEA提供了实施动态效能评估的工具,在装甲合成分队作战效能评估上的应用对装甲兵作战效能评估的研究有一定指导意义。     

基于贝叶斯网络的天基信息支援装备体系作战效能评估方法

针对天基信息支援装备体系效能评估存在的问题,提出一种基于贝叶斯网络的天基信息支援装备体系作 战效能评估方法。构建基于系统动力学的仿真平台获取仿真数据,采用基于搜索的贝叶斯网络结构学习算法以及期 望最大化(expectaion maximization,EM)参数学习算法对数据样本进行学习构建贝叶斯网络模型,以正向推理、因果 追溯推理、阶段分析推理3 种方式进行作战效能分析;通过该模型深入分析海上方向远程精确打击移动舰船目标的 作战场景下天基信息支援装备体系中诸多影响因素之间的相互关系与影响程度。仿真结果表明：该方法应用在天基 信息支援装备体系作战效能评估具备有效性和可行性,能够为武器装备体系效能评估提供技术支撑。     

基于 ADC 法的舰炮武器系统作战效能评估模型

针对舰炮武器系统作战效能准确评估问题,提出了一种基于 ADC 法的作战效能评估模型。根据舰炮武器系统的特点,给出了有效性向量和可信赖性矩阵的评估模型;在能力向量的评估模型中提出了舰炮对目标的射击效能应与舰炮毁伤目标的概率、传感器跟踪能力、火炮瞄准能力及火炮的射击区域有关,并给出了具体的计算模型,有效解决了能力矩阵的准确评估的难题。以某小口径舰炮武器系统作战效能计算为例,给出了模型的应用实例。该模型可操作性强,能准确评估舰炮武器系统作战效能。     

基于灰色理论的智能水雷作战效能评估

智能水雷是海军未来主要的封锁作战兵器。基于智能水雷评估体系,采用改进的加权分析法确定智能水雷战技性能评价指标权重,以改进的灰色系统理论建立智能水雷战技性能评估模型并进行评估,结果表明,该模型可以充分利用指挥者的判断信息,较为准确地反映智能水雷的实际作战效能。该模型可为智能水雷的使用提供参考和依据,对将来封锁作战中智能水雷的使用具有指导意义。     

基于多层次模糊综合评估的野战地域通信网作战效能评估

针对野战地域通信网作战效能评价中评估指标的不确定性和模糊性,采用模糊综合评估的方法对其进行评估.步骤包括:建立野战地域通信网作战效能评估体系、确定评估指标权重、构建一级模糊评估矩阵及进行二级综合评估.结果表明,模糊综合评估方法不仅能将半定性、半定量的问题转化为定量的问题进行分析,而且使用简单,科学合理.     

空舰导弹武器系统综合作战效能多因素模糊评估

讨论了目前空舰导弹武器系统作战效能评估中的几点不足，提出了用多因素模糊法评估空舰导弹武器系统的综合作战效能．首先给出了多因素模糊评估模型，包括确定评估因素指标集和加权相对偏差距离最小法的评估步骤．其次通过对具有典型意义的五种空舰导弹武器系统综合作战效能进行多因素模糊评估，给出了应用示例．对评估结果进行了分析，并得出结论．