基于D-S证据理论改进算法的末敏弹多传感器融合技术研究

针对末敏弹是一种新型弹药,其关键技术是敏感器技术和爆炸成型弹丸技术的特点。采用D-S证据理论改进算法对末敏弹多传感器融合技术进行研究。介绍了多传感器融合技术,提出了D-S证据理论改进算法的目标分类判定规则,并针对三种类型的传感器对三种典型目标的识别进行了仿真计算。计算结果表明多传感器融合明显优于单一传感器,有效提高了末敏弹系统的目标识别率。     

末敏弹及其对抗方法分析

末敏弹技术在现代战争中发挥着越来越重要的作用。论文介绍了末敏弹技术的发展历程以及装备的研制、改进情况,指出了在现代战争中发展末敏弹技术的优势和重要性,重点探讨了几种末敏弹技术的性能及其特点,最后论述了末敏弹技术的发展动向与分析。     

江苏无锡读者刘雯问：什么是末敏弹？

答：末敏弹是“末端敏感弹药”的简称，又称“敏感器引爆弹药”，是一种能在弹道末段探测出目标存在、并使战斗部朝着目标方向爆炸的现代弹药。末敏弹多采用子母弹结构，母弹内装多个子弹（火炮发射的末敏弹的母弹一般只含两枚子弹），母弹仅仅是载体，只有子弹才具有末端敏感的功能。子弹事实上可以由多种载体运载，如炮弹、     

悬浮式深弹反鱼雷系统作战效能分析

基于悬浮式深弹反鱼雷系统的组成和工作原理,提出了悬浮式深弹反鱼雷系统的作战效能评估方法。根据美国工业界武器系统效能咨询委员会（WSEIAC）提出的效能模型,对悬浮式深弹反鱼雷系统作战效能的可用度向量A、可信度矩阵D和固有能力矩阵C进行了分析,重点对固有能力矩阵中反鱼雷概率这一指标进行了研究。按照悬浮式深弹反鱼雷作战物理过程,将反鱼雷概率分解为鱼雷经过悬浮式深弹阵的概率、悬浮式深弹阵探测鱼雷概率和毁伤鱼雷概率,从而建立了悬浮式深弹反鱼雷系统的作战效能模型。     

弹道修正弹系统可靠性分析

在对弹道修正弹系统可靠性进行定义的基础上,建立该系统的可靠性框图和可靠性数学模型,提出了弹道修正弹系统可靠度的计算方法,同时介绍了可靠度分配在弹道修正弹系统中的应用问题。研究结论为弹道修正弹系统设计提供参考,也为弹道修正弹系统效能评估提供依据。     

大虾信箱

山东青岛读者许文强问：请介绍一下印度尼西亚海军的实力。江苏无锡读者刘雯问：什么是末敏弹？     

一种电磁脉冲前门耦合效应的事件分解评估方法

电磁脉冲弹是一种利用辐射高功率电磁脉冲干扰/毁伤目标电子系统的新概念武器。为计算电磁脉冲通过前门耦合毁伤目标的效能,提出一种基于事件分解的效能评估方法,按时间序列将前门耦合-毁伤过程分为弹体爆炸辐射电磁脉冲、大气传输衰减、目标系统耦合3个子事件,分别用不同算法计算其发生效能。用该方法对美国MK84导弹搭载的电磁脉冲弹进行评估,得到具有一定参考价值的效能评估值。     

基于WSEIAC模型的主要部件可靠性和维修性对舰艇动力装置效能的影响分析

舰艇动力装置的复杂化、自动化程度的提高使得其可靠性和维修性等指标越来越成为制约其效能发挥的重要因素,而动力装置效能的发挥将直接影响作为作战武器平台的舰艇的战斗力的发挥,因此分析影响动力装置效能发挥的因素具有十分重要的意义。文章通过分析确立了动力装置的系统边界和系统状态,运用WSEIAC模型确定了动力装置系统效能与其主要组成系统的可靠性和维修性之间的关系,通过灵敏度分析给出了其关系曲线并进行了分析,得出了动力装置主要组成系统的最佳可靠性和维修性参数值,拓展了WSEIAC模型的应用范围,对于开展舰艇动力装置效费分析也具有重要的参考价值。     

火箭自导深弹作战效能研究

火箭自导深弹是一种新型的近程反潜武器,具有浅水性能优越、反应迅速、成本低廉等优点,对其作战效能进行研究具有重要意义。以先进的德国"海矛"火箭自导深弹为原型,根据公开报道的参数和一般性假设,建立了火箭自导深弹的攻潜仿真模型。通过蒙特卡罗仿真,着重探讨典型条件下采用目标提前点射击时,其主要战技指标对命中概率的影响。仿真结果表明,该火箭自导深弹在溅落点散布误差小于100 m,舷侧阵自导作用距离大于300m,舷侧阵自导垂直扇面角小于5°,水下弹航速大于16 kn时,具有较高的攻潜作战效能。     

反导预警探测系统作战效能灰色模糊评估

针对评价指标的模糊性和评价信息的不确定性,运用灰色模糊理论探索反导预警探测系统作战效能评估问题。在分析系统作战效能影响因素的基础上,构建了对其进行评估的指标体系,应用灰色模糊数学理论,将隶属度和灰度综合到评估过程中,给出系统作战效能的评估模型。该方法能够有效结合定性与定量分析,为反导预警探测系统作战效能的评估提供了一种较为有效的方法和途径。     

基于支持向量机的船型主尺度要素数学建模

主尺度要素数学模型的建立是一项重要有益的工作,提出了用支持向量机对船舶主尺度要素数学建模,与传统数理统计回归分析方法和RBF神经网络模型相比,其精度比较高。实践证明,该方法在船舶设计船型主尺度要素建模等复杂系统方面是实用的和可靠的。     

基于支持向量机的舰船维修费用组合预测研究

在费用预测中，利用单一模型往往存在着信息不足的缺陷。为了提高舰船维修费用的预测精度和稳定性，采用支持向量机（SVM）回归算法，把几种单一预测模型结果作为输入，实际值作为输出，然后用足够多的预测案例训练学习机器，在各组合的模型预测结果与实际之间得到一种非线性映射关系，从而建立了非线性组合预测模型。最后，以某型舰船维修费用为例，对指数平滑法、灰色预测和参数法3种方法的预测结果进行仿真，结果表明此法较传统的单一模型预测法具有更高的预测精度。     

基于粗糙-支持向量机的航运企业客户信用评估

针对航运企业客户数据样本量少,信息量贫乏、不确定性等特点,提出了一种基于双向互动的粗糙-支持向量机的动态建模方法.利用该方法对具有复杂动态特性和不确定性的航运企业客户信用评估进行建模,并进行了实例研究.结果表明,基于粗糙-支持向量机的动态模型具有较快的收敛速度、较高的建模精度以及较好的泛化能力.     

基于SVM的粉煤灰混凝土抗氯离子渗透性预测方法

提出一种基于支持向量机(SVM)的粉煤灰混凝土氯离子渗透性新型智能预测模型,并给出了相应的步骤和算法。通过该模型分析了水胶比、水泥用量、用水量及粉煤灰掺入量4个因素对粉煤灰混凝土渗透性的影响。在此基础上,能利用有限的试验数据方便地由不同的配比对所浇注混凝土渗透性进行预测,有助于准确认识混凝土耐久性随配比参数的变化规律。通过具体实例及与BP预测方法效果对比表明,该模型构造速度高2~3个数量级,预测精度高5倍左右。因此该模型在混凝土性能预测和优化设计中具有广阔的应用前景。     

基于改进的支持向量机方法的多目标图像分割

支持向量机方法被看作是对传统学习分累方法的一个好的替代，特别在小样本、高维情况下，具有较好的泛化性能。针对一对一支持向量机方法进行了改进，并采用其对多目标图像进行了分割研究。实验结果表明，支持向量机方法是一种很有前景的图像分割技术。     

基于SVM模型的船舶油污损失估算

将SVM引入了船舶油污损失赔偿额的估算中,通过从历史船舶溢油事故案例中选取了十组样本数,以污染损失赔偿额与影响因子集作为训练样本,建立了船舶溢油事故污染损失额估算的SVM模型。并对SVM模型进行仿真训练学习,并将训练好的神经网络应用于对相关案例的估算。研究结果表明应用SVM方法进行溢油损失估算结果客观、可靠,为船舶油污索赔和环境保护提供了有力的理论依据。     

支持向量机在集装箱吞吐量预测上的应用

针对目前常用港口集装箱吞吐量预测方法的局限性,将支持向量机(SupportVectorMachines,SVM)回归方法用于港口吞吐量预测。提出了集装箱吞吐量预测的步骤和相关参数的确定方法。在此基础上,以上海港集装箱吞吐量的预测为例,详细介绍该方法的应用过程。结果表明,本算法合理有效,为解决集装箱吞吐量等非线性系统预测提供了一条新的途径。     

基于支持向量机的铁磁构件裂纹识别

鉴于支持向量机的优秀特性,将其应用在金属磁记忆检测中,构造基于梯度值的裂纹标识量,实现对裂纹的定位和裂纹程度的标定,并通过有限元仿真,计算裂纹和裂纹程度及对应的漏磁信号,得到训练样本和测试样本,并训练支持向量机。仿真结果表明：应用支持向量机实现铁磁构件裂纹识别是可行的。     

基于任务的舰船装备测试性建模与分析研究

提出一种基于任务的产品测试性建模与分析方法,该方法通过建立产品基于任务的信息流图示模型,利用直接分析法或一阶相关性列矢量法求解产品故障的 D 矩阵模型,进而建立产品诊断树和进行测试性预计,并为确定诊断策略提供依据。同时,本文根据某水面舰船电力系统组成和任务特征,建立其典型任务模型并进行精简和细化,在此基础上进行基于任务的测试性建模、诊断树建立及测试性预计举例研究,为舰船装备的测试性建模、分析和诊断策略研究提供新思路。     

一种基于乘性规则和支持向量域的水中目标识别分类器探讨

目标识别是水中设备智能化的关键技术之一.通过阐述支持向量域描述(SVDD)以及乘性规则(GA)的原理,提出基于乘性规则和支持向量域结合的方法对水中目标进行分类识别,对比SVM算法需要支持向量数多,运算速度慢的缺点,该方法能有效提高优化识别速度.