DVENET中坦克装甲车辆机动性仿真的研究

以多体系统动力学为理论基础 ,对真实坦克进行简化 ,建立了适合在DVENET中使用的坦克模型。并以此模型为基础 ,提出了对DVENET中的坦克装甲车辆进行动力学分析、运动学分析和地形匹配的方法。最后 ,根据这些方法建立了坦克装甲车辆的机动性仿真模型 ,并在DVENET中实现了机动性仿真     

VENET中坦克装甲车辆机动性仿真的研究

以多体系统动力学为理论基础,对真实坦克进行简化,建立了适合在DVENET中使用的坦克模型.并以此模型为基础,提出了对DVENET中的坦克装甲车辆进行动力学分析、运动学分析和地形匹配的方法.最后,根据这些方法建立了坦克装甲车辆的机动性仿真模型,并在DVENET中实现了机动性仿真.     

仪表板在坦克装甲车辆驾驶系统中的人机匹配性研究的关键问题

通过对坦克装甲车辆驾驶员人、机匹配性研究关键问题的提出 ,确定当前最为重要的关键技术和技术难点 ,为以后的科研工作指出了方向 .     

坦克单车对抗仿真试验研究

从实际应用角度出发,应用装备作战仿真方法,进行坦克单车对抗仿真试验研究,给出了坦克单车对抗试验系统的组成和结构,提出了人在环坦克仿真器实现精度控制的测试方法。对试验人员评价、试验方案设计、试验组织和试验结果处理进行了研究分析,增加了仿真的可信度,对单武器平台对抗仿真试验研究具有一定的借鉴作用。     

数字化坦克车长指控训练模拟器设计与实现

采用模拟器进行数字化武器装备的操作训练是当今信息化装备发展的需要.介绍了基于实装的数字化坦克车长指控训练模拟器的系统组成、主要功能、设计思想和实现方法,给出了系统组成框图和训练流程,研究了系统实现的关键技术,包括实装与训练系统的互连互通,训练成绩评估,实现了某型数字化坦克车长指控模拟训练系统,解决了信息化装备条件下坦克车长指控模拟训练的难题,具有较高的实用性和经济价值.     

基于Jess和机器学习的Robocode策略研究与实现

研究Java规则引擎和机器学习在Robocode坦克机器人战斗仿真引擎中的应用。探讨利用Jess规则引擎对Robocode坦克机器人决策规则库部分进行开发与维护,满足仿真环境实时性和策略易扩展性的要求。同时为了提高坦克机器人的在线自适应和自学习能力,结合机器学习方法进行角色训练,利用人工神经预测网络对产生式系统中瞄准规则的火炮瞄准角度值进行优化。结合遗传算法与产生式系统,设计混合的移动策略选择器,并对神经网络预测瞄准和基于遗传算法的移动策略进行了实验,给出了实验结果。     

基于军事规则的无人坦克集群协同作战仿真

现代战争逐渐向无人化、信息化、智能化方向发展,无人坦克作为未来陆战中的主要装备,在机动性、安全性和经济性方面具有很大的优势。单无人坦克在大规模的陆战中能力有限,很多复杂的任务需要无人坦克集群合作完成。围绕无人坦克集群协同作战应用,建立了动力学控制、单机决策、武器装甲等单无人坦克系统模型。结合无人坦克自身状态和融合态势信息,设计了无人坦克集群的协同感知模型,基于现有的目标分配、避敌和编队自修复等军事规则,提出一种新型无人坦克集群协同作战模型。搭建仿真系统,对所设计的模型算法进行了测试,探索验证了无人坦克协同作战的可行性和有效性。     

基于多智能体的坦克分队对抗仿真模型研究

文章根据目前对抗仿真研究所面临的困难,结合军事对抗仿真本身所固有的复杂性,运用基于Agent的复杂系统分析与设计方法,对坦克分队的对抗仿真进行了研究。提出了一种基于HLA的多智能体组织协作方式,这一方法充分利用了HLA和基于多智能体的建模方法的优势,是一种构建坦克分队对抗仿真的有效方法。对坦克Agent的体系结构进行了研究,并在HLA的技术框架下,构建了基于Agent的坦克分队对抗仿真模型,用面向对象的方法对坦克Agent进行了实现。基于HLA的多智能体系统仿真研究,将是今后军事仿真领域的一个重要研究方向。     

基于神经网络的装备可靠性与维修费相关性建模

维修费用在装备全寿命周期费用中的比例很大,可靠性是装备的主要特性之一,二者存在着密切的联系。运用神经网络的方法,针对某型装甲车辆的故障以及维修费用数据,对装备维修费用与可靠性之间的关系进行了深入地研究,建立了二者的相关性模型。研究成果对于可靠性设计和维修费用控制都具有重要意义。     

基于深度学习算法的坦克装甲目标自动检测与跟踪系统

实现对目标的自动检测与跟踪是坦克火控系统未来发展的重要方向。首先采用迁移学习的方法将基于深度学习模型的Faster R-卷积神经网络(faster R-convolution neural network,Faster R-CNN)算法应用解决复杂背景下的坦克装甲目标检测问题,与基于人工模型的传统算法相比达到了较高的检测精度。其次,针对坦克火控系统现有目标跟踪算法的不足,通过将Faster R-CNN算法与现有跟踪算法相结合,提出了复合式目标跟踪算法,实现了对坦克装甲目标的自动检测与稳定跟踪。最后,设计了一套目标自动检测与跟踪系统,采用动态扫描凝视成像技术实现了对大范围战场图像的快速、清晰获取,并对所提算法进行了实验测试。同时也指出了深度学习方法在应用于坦克火控系统时仍然存在的部分问题。     

基于仿真优化的集装箱港口大门作业调度研究

提出基于仿真优化的集装箱港口大门通道作业的调度优化方法.首先,建立了大门作业的离散事件仿真模型和调度优化数学模型;其次,设计了启发式Tabu搜索算法和仿真模型相结合的仿真优化方法;然后,结合仿真自动化方法和在线数据库实现了仿真优化系统;最后,用实例验证并分析了本方法的有效性及效率问题.结果表明了本方法对在线、实时作业调度优化问题的适用性.     

基于HLA的协同仿真运行研究

对应基于HLA的多领域建模，提出基于HLA的协同仿真运行。对HLA的标准MOM交互类进行扩充，增加有关仿真运行暂停、继续，仿真撤销，仿真结束的交互类；定义用于仿真运行启动的CORBA接口；对仿真运行管理器增加判断参与仿真联邦执行的所有成员是否正常加入的功能，并管理三个仿真联邦同步点，以保证协同仿真运行。     

基于HLA编队协同作战仿真研究

简要介绍了基于HIA的协同仿真平台（COSIM）的两种开发机制：COSIM开发机制和非COSIM开发机制。基于该平台构建了编队协同作战仿真系统，介绍了系统的体系结构及各节点的功能，完成了各个联邦成员的对象类和交互类设计，研究了非COSIM机制下的系统开发过程．开发过程表明：该机制在较大程度上封装了HLA／RTI的开发细节，能降低系统的开发难度，使开发过程变得简单。通过仿真实验验证了所构建仿真系统的可行性和正确性。所构建的仿真系统为编队协同作战能力（CEC）系统应用到水下防御领域的概念论证提供了依据，且为相关理论的研究提供了试验平台。     

基于脆性的复杂系统研究

针对开放的复杂系统进行研究,首次提出并论证了脆性是复杂系统的一个基本特性．以子系统之间的脆性联系为出发点,建立了研究复杂系统脆性的理论基础．根据脆性的定义、特点,定义了复杂系统的脆性基元、子系统间的脆性联系函数、脆性联系熵和脆性正交的概念,同时将非合作博弈的理论和方法引入到复杂系统的脆性的研究中．并以道路交通系统为例,进行了脆性分析。     

基于Simulink的XCP仿真研究

针对NS-2仿真消耗大量运算时间,占用大量存储空间的缺点,利用Simulink构建XCP 的连续模型,并在此基础上构建多个XCP连接竞争一条瓶颈链路的仿真场景.对比实验表明,该模型能够真实再现XCP的收敛特性,并且运算时间在秒级,存储空间在KB级.     

基于STAGE的单舰防空反导仿真实现

单舰防空反导是现代海战中舰艇作战使用研究的重点和难点,也是舰艇战斗力形成的关键。在对舰艇防空反导仿真进行深入研究的基础上,提出了运用STAGE构建单舰防空反导仿真系统的基本框架,并详细描述了系统仿真模型的构建以及运用STAGE的实现方法。     

连续对策上的计策理论

引进连续对策上的计策的概念，分别研究一个局中人中另一个局中人的概率和识破这个局中人的计策的概率，给出局中人的判断的准确性的一种度量。     

多频点下最佳切换带设置的研究

为了能最大化网络容量、最优化链路质量、最小化网络建设及运行维护成本,以导频信号强度和链路质量为切换控制策略,对最佳切换带的设计方法及评估要素、所涉及的网络单元或功能、与网络规划和网络优化的相互关系等问题进行了分析讨论。最后,在适度考虑终端移动速度分布模型的基础上,通过仿真分析给出了不同条件下切换算法各参数的推荐值。     

基于HLA的多领域建模研究

针对目前缺乏一种具有标准性、开放性、可扩充性，支持分布式仿真，基于商用仿真软件的多领域建模方法，提出基于HLA的多领域建模。首先提出将一个模型的输出变量映射到另一个模型输入变量的原则和实现方法，然后提出HLA应用层程序框架，以支持将各领域仿真软件开发的模型方便、准确地实现成为联邦成员，同时给出了商用仿真软件参与多领域建模所必须提供的与HLA应用层程序框架接口的五个方法。     

基于动态方差的指数期货到期日波动效应

基于有关文献中关于到期日效应的诊断方法,指出其中波动效应诊断方法中存在的缺陷。在此基础上,提出基于动态方差的诊断方法。与传统波动效应检验方法相比,基于动态方差的诊断方法能够根据金融数据的特征,充分利用研究时段中各个异常波动的信息,分析到期日与比较日(非到期日)之间出现异常波动的差异,进而动态地诊断波动效应。