针对传统岸舰导弹**系统训练评估手段主观性太强的问题, 基于网络分析思想构建了岸舰导弹**系统训练效果评估指标体系, 为了降低计算复杂性设计了“等效处理”模块, 实现了由**系统训练数据向二级指标的映射, 应用网络分析(ANP)法和变精度粗糙集理论(VPRS)建立了训练效果评估模型, 通过引入专家均值置信法降低评估过程的主观性和偶然性。使用SD软件求解模型, 获得岸舰导弹**系统训练评估指标的权重系数, 结果验证了该方法的有效性。
岸舰导弹 指标体系 等效处理 训练效果 综合赋权 shore-to-ship missile index system equivalent treatment training effect comprehensive weighting
海军航空大学岸防兵学院, 山东 烟台 264001
针对舰载机着舰引导装备体系中备件构成复杂、数量众多, 传统单元级备件保障效果单一, 无法高效、全面评估整个备件系统等问题,引入k/N(G)表决关系把复杂系统等效分解为串并联结构; 提出备件保障概率、使用可用度、利用率等关键性指标在不同种备件寿命分布类型下的预测模型, 针对任务结束后才能统计得出指标数据的缺陷, 利用解析计算方法实现对备件方案预先评估, 提高备件保障效果; 并进一步给出系统级各指标计算方法。通过算例分析, 与传统方法相比提高了该体系备件系统级保障方案制定的精度与综合评估能力, 仿真结果符合实际情况。
备件系统级保障 串联 并联 备件保障概率 使用可用度 利用率 spare part support on the system level series connection parallel connection spare part support probability use availability utilization rate
主要针对尺寸为75 mm×25 mm的241Am标准体源HPGe探测器探测效率展开研究，通过LabSOCS软件模拟及蒙卡计算研究发现，使用同一种结构类型的探测器测量特定形状的体源，其虚拟点探测器位置与虚拟点源位置满足线性、二次函数、指数等关系。针对确定的探测器，通过点源在对称轴线上不同高度位置实验就可以标定出虚拟点探测器位置，再结合它们的线性函数进一步计算出虚拟点源位置，最后将点源放置于虚拟点位置刻度即可得到体源的探测效率。因此，该技术方法首次提出通过虚拟点探测器位置找到了虚拟点源的位置，是一种全新的刻度方法，已达到实际应用的程度，可以大面积推广应用该技术成果。
虚拟点源 虚拟点探测器 蒙卡计算 效率刻度 virtual point source virtual point detector Monte Carlo method efficiency calibration 强激光与粒子束
2018, 30(3): 034001
利用133Ba面源和137Cs点源匀速下降,成功刻度了133Xe气体体源的探测效率和137Cs线源的探测效率; 利用133Ba面源和137Cs点源非匀速下降,成功刻度了非均匀分布的133Xe气体体源的探测效率和137Cs线源的探测效率。结果表明：匀速下降情况下,尺寸为46.8 mm×20 mm和63.5 mm×20 mm放射性133Xe气体体源的探测效率分别为0.155 和0.143,标准不确定度为8.4%(包含因子k=2 )。非均匀分布的体源效率和均匀分布的体源效率两者偏差在14%,线源的偏差在23%,可见由非均匀性引起的误差必须进行校正。
探测效率 非均匀分布 动态刻度 气体源 蒙卡模拟 detection efficiency heterogeneous distribution dynamic calibration gas source Monte Carlo simulation 强激光与粒子束
2016, 28(10): 106002
1 海军航空工程学院4系, 山东 烟台 264001
2 海军航空工程学院7系, 山东 烟台 264001
3 海军航空工程学院3系, 山东 烟台 264001
在预警机指挥引导多机协同空战对抗仿真过程中，为了提高CGF实体的智能性和实时性，对多CGF实体协同作战时目标选择因素进行分析，构建了一种基于变异蚁群算法的多CGF实体协同作战目标选择模型。该模型对蚁群算法中的选择策略进行了改进，引入一种遗传算法的变异算子以减少最优解的搜索时间，改进了搜索空间中信息素的更新方式，提高了模型最优解的搜索能力。运用该模型对多CGF实体协同作战过程进行仿真，仿真结果表明，所提出的变异蚁群算法对多CGF实体目标选择最优解的搜索效率明显优于基本蚁群算法，能够更好地模拟真实作战兵力的目标选择过程。
多机协同空战 计算机生成兵力 多目标选择 变异蚁群算法 遗传算法 multi-fighter cooperative combat CGF multi-target selection aberrance ant colony algorithm genetic algorithm
