反跑道集束战斗部毁伤概率研究

该文采用蒙特卡洛方法，建立反跑道集束战斗部毁伤概率的数学模型，给出了计算毁伤概率的仿真算法，开发相应仿真软件，并给出具体的仿真算例和仿真分析，最后，对影响毁伤概率的诸因素进行了讨论。     

基于蒙特卡洛法的战斗部破片毁伤仿真

建立了战斗部破片对目标关键部件的毁伤计算的蒙特卡洛仿真模型, 将破片的毁伤能力指标加以量化. 以防空导弹打击空中目标为例, 验证了方法的有效性, 可为导弹武器打击目标的毁伤效果计算提供决策依据.     

基于蒙特卡洛方法的碰撞预警系统仿真

本文提出了一种基于蒙特卡洛方法的汽车碰撞预警系统.本系统可以自动连续测量行驶车辆前方障碍物的速度和方位等数据,经过估计产生车体和目标的姿态,利用蒙特卡洛方法计算碰撞概率,发出适当的警报给驾驶员.仿真结果表明此算法能够比较精确地估计车辆的安全级别,产生相对准确的警报,为开展快速的碰撞预警系统的研究提供了一种可行方案.     

机器人误差分析的蒙特卡洛方法

利用蒙特卡洛技术模拟具有任意概率分布的原始误差,抽样计算机器人手部位姿误差数模,然后在数值上完成机器人在其可达工作空间内的位姿精度的概率等高线、概率密度函数(频数直方图)和统计数字特征的分析.最后以一个六自由度关节型机器人为例,进行了数值计算。     

水雷障碍对舰船目标流毁伤概率仿真研究

舰船毁伤概率是水雷障碍作战效能的一个重要指标,以舰船目标流毁伤概率为评估指标,原有计算毁伤概率的模型,不仅适用性差而且精度低,难以反映出特定作战条件下水雷障碍对舰船目标流的打击能力.根据水雷障碍打击舰船目标流的情况,建立了相关的仿真模型,对舰船目标流的毁伤概率进行了仿真计算,并分析了舰船航行误差、水雷密度、水雷定次等因素对毁伤概率影响的规律性.仿真结果表明,开展水雷障碍对舰船目标流持续打击能力的研究具有一定的价值,也为水雷障碍结构的合理配置及水雷障碍结构的优化提供了一定的参考依据.     

乒乓球团体赛对策问题的蒙特卡洛方法

本文探讨了乒乓球团体赛如何安排运动员出场顺序的问题以及它的蒙特卡洛解决方法。该方法以双方运动员以往相互间的胜负关系作为模拟比赛的依据,通过蒙特卡洛方法对比赛进行模拟,通过模拟结果中找出能获得最大胜率的对策。     

基于蒙特卡洛方法的电磁辐射点信息检测仿真

电磁辐射点信息检测方法电磁辐射传递方程权重模糊,提出基于蒙特卡洛方法的电磁辐射点信息检测方法.方法以蒙特卡洛思想对电磁辐射传递方程进行推导,并创建了基于蒙特卡洛方法的电磁辐射传递方法的求解公式,更新权重并通过不断接受检测数据实现对新样本和相应权重进行传递;通过电磁辐射传递方程得出辐射方式是以球形方式向四周散开的,根据辐...     

地地导弹突击机场对停放飞机的毁伤效果评估

侦察技术的不断发展使机场战斗目标的隐蔽性受到挑战,地面停放飞机遭受地地导弹突击将造成严重损伤,对毁伤效果的评估是飞机战伤抢修的前提和基础.通过分析地地导弹战斗部的爆炸过程,研究其爆炸时形成的破片、冲击波等因素的毁伤机理,建立毁伤概率的数学模型,主要包括破片毁伤模型、冲击波毁伤模型和耦合毁伤模型等.通过编程仿真计算在不同制导精度、不同装药量以及不同破片数下导弹对地面停放飞机的毁伤概率,为确定地地导弹突击机场时对停放飞机的毁伤效果提供依据.     

一种估计网络可靠性的蒙特卡洛方法

将K—终端剩余连通可靠度的概念推广到链路存在失效状态的网络模型上,并提出了计算该可靠度的基于RVR的蒙特卡洛方法。首先对网络链路的状态进行抽样。在网络所有链路状态确定的前提下计算网络的K—终端剩余连通可靠度,即等价于计算相同拓扑结构,链路完全可靠网络的K—终端剩余连通可靠度,对于后者可采用H.Cancela等提出的基于RVR的蒙特卡洛算法。实践证明该估计方法是无偏的,且与原始的蒙特卡洛方法相比具有较小的方差。     

蒙特卡洛方法在仿真中的应用

本文介绍了蒙特卡洛方法,一种利用随机数(或伪随机数)来解决许多类型计算问题的通用算法。首先描述了蒙特卡洛方法的基本原理,并且通过两个典型应用案例,讨论了蒙特卡洛方法的适用范围和使用条件,展示了该方法的优点,体现了该方法在解决高自由度问题方面的优势。     

似然值波门SMC-PHD滤波器

概率假设密度(Probability Hypothesis Density, PHD)滤波器的序贯蒙特卡罗(Sequential Monte Carlo, SMC)实现需要大量的粒子。为了解决其计算的有效性,本文提出一种改进的SMC-PHD滤波器,称之为似然值波门SMC-PHD滤波器。首先,以所有预测粒子为依据,利用全部的多目标后验信息,最大限度地确认出所有目标生成的观测。其次,基于校正器中所有预测粒子的似然值,避免为粒子贴标签以及传统的距离计算,使得算法在各种应用中易于实现,只有有效观测才参与粒子权值的更新。最后,与基本SMC-PHD滤波器相比,其优秀的实时性和更好的滤波精度通过仿真得到证实。     

基于蒙特卡洛仿真的项目完工成本概率预测

在项目完工成本概率预测问题的研究中,传统挣值分析法中对项目完工成本的预测没有考虑到项目成本的不确定性,预测结果均为单一值.为解决上述问题,根据挣值分析法原理和项目各活动成本分布的特征,结合项目实施过程中的活动成本与进度绩效信息,给出活动完工成本的三点估计,即最乐观值、最可能值和最悲观值,并提出基于蒙特卡洛仿真的项目完工成本概率预测方法.上述方法综合考虑了项目成本的不确性,给出了预测结果的区间范围和概率分布.案例分析表明改进方法的预测结果符合项目成本的随机性特征,且预测精确度较高.     

二元自由基共聚合的Monte Carlo模拟

采用Monte Carlo模拟计算方法、可视化编程语言Visual Basic,以研究非稳态、考虑前末端效应、聚合反应可逆等情况下二元自由基共聚合反应,以期得到共聚物的瞬时组成、组成分布、序列分布等决定共聚物效能的重要参数。以数值模拟代替实际实验,不仅可节约成本,而且可减少工作量。模拟结果显示,Monte Carlo模拟值与实验值符合较好,说明本模拟过程模拟效果较好,结果可靠,可用来模拟未知共聚合体系,并为实际共聚物的合成提供帮助。     

MMonCa: An Object Kinetic Monte Carlo simulator for damage irradiation evolution and defect diffusion

In this work, we introduce the Object Kinetic Monte Carlo (OKMC) simulator MMonCa and simulate the defect evolution in three different materials. We start by explaining the theory of OKMC and showing some details of how such theory is implemented by creating generic structures and algorithms in the objects that we want to simulate. Then we successfully reproduce simulated results for defect evolution in iron, silicon and tungsten using our simulator and compare with available experimental data and similar simulations. The comparisons validate MMonCa showing that it is powerful and flexible enough to be customized and used to study the damage evolution of defects in a wide range of solid materials.     

A fast approximate method for parameter sensitivity estimation in Monte Carlo structural reliability

In estimating the effect of a change in a random variable parameter on the (time-invariant) probability of structural failure estimated through Monte Carlo methods the usual approach is to carry out a duplicate simulation run for each parameter being varied. The associated computational cost may become prohibitive when many random variables are involved. Herein a procedure is proposed in which the numerical results from a Monte Carlo reliability estimation procedure are converted to a form that will allow the basic ideas of the first order reliability method to be employed. Using these allows sensitivity estimates of low computational cost to be made. Illustrative examples with sensitivities computed both by conventional Monte Carlo and the proposed procedure show good agreement over a range of probability distributions for the input random variables and for various complexities of the limit state function.     

A Quantum Monte Carlo method at fixed energy

In this paper we explore ways to study the zero temperature limit of quantum statistical mechanics using Quantum Monte Carlo simulations. We develop a Quantum Monte Carlo method in which one fixes the ground state energy as a parameter. The Hamiltonians we consider are of the form H=H₀+λV with ground state energy E. For fixed H₀ and V, one can view E as a function of λ whereas we view λ as a function of E. We fix E and define a path integral Quantum Monte Carlo method in which a path makes no reference to the times (discrete or continuous) at which transitions occur between states. For fixed E we can determine λ(E) and other ground state properties of H.     

A fast Monte Carlo algorithm for studying bottle-brush polymers

Obtaining reliable estimates of the statistical properties of complex macromolecules by computer simulation is a task that requires high computational effort as well as the development of highly efficient simulation algorithms. We present here an algorithm combining local moves, the pivot algorithm, and an adjustable simulation lattice box for simulating dilute systems of bottle-brush polymers with a flexible backbone and flexible side chains under good solvent conditions. Applying this algorithm to the bond fluctuation model, very precise estimates of the mean square end-to-end distances and gyration radii of the backbone and side chains are obtained, and the conformational properties of such a complex macromolecule are studied. Varying the backbone length (from Nb=67 to Nb=1027), side chain length (from N=0 to N=24 or 48), the scaling predictions for the backbone behavior as well as the side chain behavior are checked. We are also able to give a direct comparison of the structure factor between experimental data and the simulation results.     

大分子蠕动的Monte Carlo模型及计算方法

高分子链分子量巨大而且分散,结构复杂多变,存在大量不确定的问题,给理论和实验研究造成许多困难。本文建立了一种基于高分子Monte Carlo模拟算法,分析分子蠕动阻力的模型。用链动力学法构造8配位点键长涨落格子链多链体系,通过高分子链的运动使任意的初始有序态演化到平衡态,可同时获得体系的动态和静态性质。将重要性抽样法和高分子多链体系的链动力学构造法,在键长涨落模型中结合起来,形成多链体系的链动力学求解法。引入空格扩散算法,用以研究高浓度态的高分子体系。统计平衡后元胞内高分子多链体系在链动力学算法作用下蠕动失败机率,对高聚物多链体系内分子蠕动的困难程度的定量模拟,能更直观分析高分子玻璃化转变的现象。     

基于Monte Carlo method的均衡度确定模型

蒙特卡罗方法(Monte Carlo method),也称统计模拟方法,是一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法,是指使用随机数(或更常见的伪随机数)来解决很多计算问题的方法,本文尝试建立警察服务平台的均衡度模型并用蒙特卡罗方法求解,实验结果可以满足一般的应用需求。