基于方向概率和改进蜂群算法的地面防空武器组网系统优化布阵

针对反低空小目标大组网系统的布阵问题,提出了一种基于方向概率的评估指标体系。通过计算随防御角度方向变化的总体毁伤概率,精细描述了大组网系统的效能,解决了覆盖面积等传统指标描述系统所带来的与真实效能不符的问题。利用sigmoid函数对计算结果进行变换并归一化,也很好地解决了大组网系统布阵与优化算法的衔接问题。提出衔接系数、重叠系数和覆盖系数,衡量各子网关系使其合理配置。最后应用改进的蜂群算法,对特定的阵地进行优化配置,对所提出的指标体系进行仿真。仿真结果表明：本文提出的基于方向概率的评估指标体系和改进的蜂群优化算法可以有效结合,并能很好地觯决大组网系统的优化布阵问题。     

组合赋权法在防空武器系统作战效能评估中的应用

防空武器系统作战效能包括发现概率、服务概率、毁伤概率、生存能力和系统可用度.在评价过程中引入组合赋权法,采用若干专家分析方案确定指标权重值,再进行折衷处理,求得各指标的综合权重值,最后通过线性加权得出系统效能.实例验证了此方法在防空武器系统中的有效性.     

不确定因素下海上要地防空动态火力分配模型

针对海上要地防空作战中原火力分配方案可能被不确定因素打乱的问题,提出一种综合考虑目标拦截概率与防空武器射击稳定性的双目标动态火力分配（DWTA）模型。针对海上要地防空作战特点,给出3种不确定因素;构建DWTA双目标优化函数,并给出相关参数定义;接着给出双目标优化模型的求解步骤;结合算例对所提出的方法进行仿真验证。通过对仿真结果分析发现,所提模型能够给出防空武器射击稳定性高、目标拦截效率较高的火力分配方案;当有不确定因素时,该模型可以在一定时间内给出新的合理火力分配方案,对提高海上要地防空武器作战效率有一定参考价值。     

A Study of New Method for Weapon System Effectiveness Evaluation Based on Bayesian Network

As weapon system effectiveness is affected by many factors,its evaluation is essentially a multi-criterion decision making problem for its complexity.The evaluation model of the effectiveness is established on the basis of metrics architecture of the effectiveness.The Bayesian network,which is used to evaluate the effectiveness,is established based on the metrics architecture and the evaluation models.For getting the weights of the metrics by Bayesian network,subjective initial values of the weights are given,gradient ascent algorithm is adopted,and the reasonable values of the weights are achieved.And then the effectiveness of every weapon system project is gained.The weapon system,whose effectiveness is relative maximum,is the optimization system.The research result shows that this method can solve the problem of AHP method which evaluation results are not compatible to the practice results and overcome the shortcoming of neural network in multilayer and multi-criterion decision.The method offers a new approach for evaluating the effectiveness.     

协同优化技术在自动武器设计中的应用与实现

为了解决自动武器设计中参数多、参数间相互耦合、不易获得系统整体性能的满意解的问题,采用协同优化策略对自动武器多个系统参数进行优化.建立了参数化的2层4个子系统的自动武器优化模型,通过系统间的一致约束,得到以射击精度为系统总体目标的优化结果.与传统设计结果比较,总体设计的质量和效率都有所提高.     

作战方案效能分析系统研究

作战方案效能分析系统由作战方案数据库、数字化地图库、武器性能库、编制库、作战能力影响因素库和效能分析软件组成.其作战能力分析模型仅考虑给定编制和武器装备的作战能力.并用改进兰彻斯特方程求解敌我兵力损耗,以推进率方程求解到达目的地的时间,继而求出完成任务的成功率.从而评价作战方案效能.     

基于效能指数的防空体系威慑效能评估

为衡量防空体系的威慑效能,给出了防空体系和空袭体系的标准化要素,提出了采用效能指数法对同类和异类武器装备作战能力指数的标准化算法,计算了防空体系和空袭体系的总效能指数,根据两者的计算结果提出防空体系威慑效能的计算方法.     

基于混沌蚁群算法的集群无人机协同任务分配

针对无人机集群协同任务分配问题,以无人机集群完成所有任务的总航程和未完成任务数最小为优化目标,构建多目标的多任务分配数学模型,并提出基于混沌蚁群算法的优化方法对模型进行求解。借鉴混合算法能提高单一算法性能的思想,在集群任务分配问题中将混沌算法的遍历性、随机性和蚁群算法的信息素正反馈机制结合起来,并通过仿真实验验证所提方法的有效性和适用性。结果表明：基于混沌蚁群算法的集群无人机协同任务分配方法能够增强全局寻优能力,提高算法效率,为多无人机分配最优的任务序列。     

基于一种改进粒子群算法的水下远程武器航路规划

针对水下远程武器航路规划中,采用基本粒子群算法避障出现的航路倒退问题,提出了一种借鉴遗传算法采用粒子对换的改进粒子群优化（PSO）算法,并结合远程武器的航路规划设计模型,应用于水下武器作战仿真系统。计算结果表明,该算法可有效提高远程武器航路规划避障的计算效果,对水下远程武器的作战使用研究具有一定的参考价值。     

基于RBFSMC 的舰载武器随动系统控制策略

为解决舰载武器在海上射击时精度不高的问题,提出一种基于RBF 神经网络滑模控制策略。根据舰载武 器随动系统的工作原理,建立舰载武器随动系统数学模型,利用滑模在非线性控制中的优越性,采用RBF 神经网络 对系统的摄动参数进行自适应逼近,解决滑模在切换时产生的抖振问题,得出舰载武器随动系统位置控制器的控制 律。仿真结果表明：该控制策略能提高舰载武器随动系统的快速响应能力和动态精度,满足系统要求。     

具有多次拦截时机的防空火力分配建模及其优化方法研究

防空火力分配采用一次性完全分配原则容易造成火力资源浪费,针对该问题,以来袭目标到火力单元的飞临时间为依据,筛选出具有多次拦截时机的火力单元组,并按照拦截时机的先后顺序逐步释放火力单元,以毁伤概率为优化目标,同时兼顾火力资源消耗,建立了一种具有多次拦截时机的防空火力分配模型。在此基础上, 采用混沌离散粒子群混合优化(CDPSO)算法对模型进行求解,以提高算法的全局搜索能力, 避免陷入局部极值。通过仿真验证了模型及算法的合理性和有效性,为防空火力分配问题的求解提供了一条新思路。     

电视侦察弹与舰炮武器系统的优化匹配分析

电视侦察弹作为一种新型侦察探测手段,能否满足舰炮武器系统对岸远程打击的要求,是论证舰炮武器系统远程精确打击能力需要解决的关键问题。采用幂指数法结合模糊权重评价法计算系统总体效能,并以此作为优化的目标函数。对关键指标的匹配约束进行分析,建立了系统匹配的优化模型,并对其进行恰当的变形为模糊几何规划,从而可充分发挥模糊几何规划的求解优势,使复杂的匹配问题简单化。针对电视侦察弹与某型大口径舰炮武器系统优化匹配的具体实例,给予了计算验证。本文提出的方法可为复杂大系统的指标优化匹配提供一种新的思路。     

面向武器装备体系的系统价值分析方法

针对武器装备体系中系统价值的新特点,提出一种基于网络模型的系统网络价值综合分析方法。构建武 器装备体系的系统价值分析框架,运用多级模糊综合评价方法,结合系统的个体价值和网络价值分析方法,通过定 量描述网络簇系数的系统价值综合方法,得到系统的综合价值。分析结果表明：该方法可以解决武器装备体系建设 过程中系统价值的分析问题,是一种能够综合考虑系统价值分析的方法。     

基于蒙特卡洛法的潜射鱼雷发现概率计算

鱼雷发现概率是潜艇鱼雷武器系统作战效能的重要指标之一,通过实航试验考核该指标将需要较大的样本量,这不仅需要较长时间,而且也将付出巨大的经济代价。为此,在阐述潜艇鱼雷武器射击导引的原理和模型的基础上,充分利用了海上试验数据和仿真计算相结合的方法,使其能在较少样本量的情况下,达到考核潜射鱼雷发现概率的目的。     

基于二参数寻优设计点的混合结构可靠性分析算法

针对机械结构中既含随机变量又含区间变量的混合可靠性问题,提出一种基于二参数的混合可靠性分析算法。区间变量使可靠性分析问题变为双层优化问题,为降低双层优化模型对计算效率的影响,将其解耦为概率分析和区间分析高效循环序列迭代模型;在概率分析时,引入两个调 整参数,分别控制搜索步长和搜索方向,以实现寻优设计点、保证收敛的稳定性及搜索效率;在区间分析时,将区间分析问题转化为方便求解的二次规划问题,并结合梯度投影法搜索区间最优点;通过两个案例分析,对所提算法的计算精度和效率进行验证。结果表明：该算法与蒙特卡洛抽样法相比,计算的最大失效概率相对误差均在5%以内,且函数调用次数在1 000次以内即可达到收敛;当功能函数非线性程度较高时,该算法同样具有较高的计算精度、效率及收敛稳定性。     

基于混沌搜索的AMPSO-WNN 在交流伺服系统中的应用

为解决大功率交流伺服系统存在非线性和参数时变等不确定性的问题,提出一种混沌搜索的自适应变异 粒子群优化小波神经网络的预测模型。建立交流伺服电机数学模型,利用不同变异方法使粒子趋近于不同的搜索区 域,引入混沌优化算法改进粒子群,采用基于混沌搜索的AMPSO-WNN 算法,以提高全局收敛的概率和速度。仿 真结果表明：优化后模型的预测精度高于优化前,且改进后算法具有较强的函数逼近能力,网络性能得到了显著提 高,局部极小值问题得到了有效解决。     

典型遥测帧结构分析与数据处理关键技术

为解决遥测帧结构中各类参数分路解算的难题,对典型遥测帧结构与数据处理关键技术进行分析。以靶 场实际武器实验为背景,简述遥测帧结构定义,通过分析3 种典型武器系统的遥测帧结构,根据遥测帧结构的共性 和特点,提出了遥测数据处理中的关键技术。应用结果表明：该技术能达到优化数据处理环节、提高数据处理效率 的目的,可为新型武器系统遥测数据处理提供参考依据。     

基于SA-GA-BP 的某爆破扫雷器电液伺服系统建模

为解决电液伺服系统的液压元件存在非线性时变性等不确定因素,使得难以对其建立精确模型的问题,提出一种基于模拟退火遗传算法(simulated annealing genetic algorithm,SA-GA)优化BP神经网络的建模方法.利用模拟退火算法(simulated annealing algorithm,SA)的概率跳变能力克服遗传算法(genetic algorithm,GA)存在的早熟现象,在此基础上采用模拟退火遗传算法的全局寻优能力优化BP神经网络的权值和阈值.以某型爆破扫雷器电液伺服系统为例,利用所提方法对系统进行离线辨识.仿真结果表明:基于SA-GA-BP神经网络的建模方法能很好地拟合系统固有的非线性和时变性特性,所提方法是有效的.     

导弹齐射突防概率研究

突防概率是反映作战效能的基本指标之一。采用解析比较的方法,对经典的导弹多发齐射作战机理及对敌方反导导弹的突防概率进行系统深入研究。在定义未被命中的来袭导弹概率和数学期望、反导导弹数量的数学期望、单发反导导弹命中来袭导弹数学期望概念的基础上,研究不同作战方式下的武器作战效能。结果表明：提高导弹武器的效能,最为可行的方式是采用2发为单位的齐射。     

新型智能装甲作战系统体系贡献率评估研究

针对装备体系贡献率评估关联因素复杂、评估难度大的问题,剖析装备体系贡献率概念和内涵,提出装备体系贡献率评估研究框架。以新型智能装甲作战系统体系贡献率评估为研究对象,从体系功能完备、体系结构优化、作战能力提升、体系技术进步等多视角构建了立体多层的评估指标体系。采用基于信度规则库的证据推理方法,开展新型智能装甲作战系统体系贡献率评估研究。结果表明：体系贡献率是装备系统地位作用的综合性表征,宜从多视角、多层次开展综合研究;基于信度规则库的证据推理方法是一种有效、科学、实用的装备体系贡献率评估方法。