基于BP神经网络的集群装备战斗力指数评估

集群装备战斗力是影响装备指挥员乃至作战指挥员科学决策的主要因素之一。针对战时装备维修保障决策需求和特点,通过深入分析集群装备作战实际,研究了集群装备战斗力指数影响因素集并对各因素进行了说明,基于BP神经网络建立了集群装备战斗力指数评估模型,利用专家确定的40组训练样本对该BP神经网络进行训练。研究结果表明,基于BP神经网络的集群装备战斗力指数评估方法是可行有效的,减少了评估过程中人的主观因素,使得评估结果更为准确可信。

武器战斗力指数运算平台的设计

武器战斗力指数运算平台以武器性能数据为基础,通过层次化指标体系,逐层计算武器战斗力指数。该平台由数据库、指标体系管理、装备库管理、运算管理等模块组成,各管理模块间通过数据库实现数据的共享和交互。根据用户所建指标体系中给定的运算关系及武器装备相应的战术技术指标,完成各武器装备战斗力指数的运算。

登陆作战的多维战斗力指数-兰彻斯特方程

为探讨兰彻斯特方程在登陆作战中的应用,加强对现代作战的定量分析,针对武器装备作战能力向多维作战空间扩展的实际,引入多维战斗力指数的概念,建立了多维战斗力指数—兰彻斯特方程。结合登陆作战中的两个主要阶段,分析了海上突击时对双方战斗力的影响,实现了登陆作战的多维战斗力指数—兰彻斯特方程,并通过算例对作战方程进行了求解。分析结果表明,该方程能够描述登陆作战中的主要战斗行动,按照作战单位类别进行分析,可以作为作战运筹分析的参考依据,适用于登陆作战仿真系统。

基于损失交换比的武器装备回合战斗力指数评估

针对兵棋推演中对抗双方武器装备战斗力指数定量分析方法不准确、过于简单的问题,基于武器装备对抗损失交换比,在战斗静力评估的基础上,提出了动态评估武器装备战斗力指数的基本思路、原则和方法步骤;根据对方战斗力最优原则,建立了武器-弹药-目标战斗力指数评估模型。结合武器装备弹药发射速率、命中概率以及回合时间等参数,计算了回合战斗力指数。该方法有助于指挥员准确掌握对抗双方的交战态势,进而制定合理有效的作战方案。同时,在武器装备战斗力指数评估中引入时间量纲,为研究对抗双方的胜负概率、作战持续时间以及双方作战实力随时间的变化情况奠定了基础。

基于兰彻斯特方程的大区域防空作战效能评估模型

针对大区域防空参战兵力多,体系结构、交战过程复杂的特点,引入作战效能、战斗编组、火力毁伤及任务分配等矩阵,建立了基于兰彻斯特方程的大区域防空作战效能评估模型,包括战斗力指数、战斗编组、毁伤指数、任务分配、指挥控制和作战实力损耗等部分。每个模型的建立均通过设定相应矩阵,分析战斗力指数,得出其计算模型。并以相关抗击率以及安全率表征总体效能指标,较好地解决了对大区域防空作战效能的评估问题。模型简洁,便于理解,易于计算。

基于回合制的火力分配优化问题建模方法研究

为解决火力分配中目标威胁度量化评估难,以及不同装备使用不同弹药对不同目标的毁伤效果差异大问题,建立了火力分配优化问题模型,该模型以最大战斗力指数为目标函数,并在火力分配基础上提出了装备-弹药-目标的分配方法。以武器装备回合战斗力指数为火力分配依据,有效解决了当前优化模型中很难精确确定不同目标威胁度大小问题;以回合制为计算周期确定装备战斗力指数、弹药消耗发数及装备运用方案等,有效解决了当前优化模型中一次计算后目标动态变化造成的火力资源浪费以及实时动态分配造成的计算困难等难题。运用遗传算法求解所建立的模型,算例结果验证了模型的可行性和有效性。

随机组合约束下的联合火力打击弹药需求预测模型

针对联合火力打击背景下弹药需求预测难的问题,基于武器装备对抗的损失交换比确定不同装备打击不同目标的有效战斗力指数,将有效战斗力指数大小作为衡量敌方目标对我方装备威胁度高低的评判标准,为弹药需求预测提供基本依据。按照对敌最大毁伤原则,建立以最大综合战斗力指数为目标函数的联合火力打击弹药需求预测模型。根据弹药需求量的影响因素设定多种约束条件,结合作战实际及战场态势对约束条件进行随机组合,并运用智能优化算法求解模型。结果表明:该方法合理有效、可操作性强,符合联合火力打击特点,实现了装备-弹药-目标最优编组模式下的弹药需求预测,为未来高技术战争的弹药需求预测开拓了新思路。

自行火炮在渡海登岛作战中的运用方式浅析

本文分析了自行火炮在渡海登岛作战中的具体任务,建立了指数法评价武器系统作战能力的数学模型,并根据战斗力指数对自行火炮在渡海登岛作战中船载和上陆两种作战方式进行了对比分析.

昆虫军团叫阵人类

同学们都知道,人类利用尖端的技术和智慧的头脑主宰了地球上的一切,成为万物之灵。然而,强大的人类,真的能战胜一切生物吗?答案是否定的,一些小小的昆虫就会让人类束手无策。现在,就让我们看看由蝗虫、蚊子、蟑螂、马蜂等组成的昆虫军团是怎样向人类叫阵的。

基于作战任务的备件保障概率分配及其需求量预测模型

以作战任务为牵引,基于我方装备战斗力指数及其与敌方目标对抗的损失交换比(简称"对抗损失交换比"),建立不同作战任务下装备综合战斗力指数评估模型;基于装备综合战斗力指数,采用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)确定装备作战任务贡献度(简称"装备贡献度");基于装备贡献度分配装备保障概率,依据零部件对装备整体功能的重要度分配相应备件的保障概率,有效避免人为分配造成的主观误差。根据装备损坏模式预测战时备件的需求量:在技术损坏模式中,依据零部件的不同寿命分布构建预测模型;在受击损坏模式中,采用数理统计方法构建预测模型。最后,通过案例分析验证所提出方法的有效性和可行性。结果表明:该方法具有较强的实用性和有效性,可为不同作战任务下备件需求量预测提供新思路。