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811.
对引信膛内过载的研究,通常采用膛内压力测试的方法,利用弹底压力转换求得引信膛内过载,该方法无法体现弹丸的弹性变形、环境噪声等因素,为了更精确地描述引信膛内的过载,改进膛内引信过载测试方法,在膛内压力测试的基础上建立弹性弹丸模型,将弹丸看作两端自由的均匀等截面弹性杆,用纵向弹性变形运动过载对弹丸纵向过载进行修正,将弹丸膛内过载转换为引信膛内过载.并运用小波理论,根据自行设计的引信膛内过载直接测试方法的测试结果,建立引信高频信号库,然后利用信号库中的高频信号对修正后的过载进行加噪,从而得到能够较为真实的描述引信膛内状态的过载曲线.将处理结果与直接测试结果进行对比表明,使用该方法进行引信过载测试与直接测试方法得到的数据基本吻合,在试验成本上该方法存在优势. 相似文献
812.
多阶段任务系统任务持续能力仿真模型研究 总被引:3,自引:0,他引:3
多阶段任务系统(PMS)是一种典型的复杂系统,它包括多个在时间上连续且无相互重叠的阶段任务,执行作战与使用任务的武器装备多数属于这种复杂系统。分析了PMS及任务可靠度、可信度和任务效能等任务持续能力评价参数。结合实际装备系统大都属于可用马尔可夫过程进行描述的可修复系统的特点,为简化模型复杂程度提出了一些合理的假设条件。在此基础上,结合多阶段任务系统自身特点,通过分析多阶段任务系统任务持续能力建模仿真步骤,多阶段任务系统任务效能仿真方法,建立了基于Petri网的多阶段任务系统任务效能多层仿真模型。最后结合常见的"靶场打靶"任务进行了实例验证,并对仿真结果进行了分析。 相似文献
813.
814.
倾斜转弯控制技术的控制特点决定了倾斜转弯导弹成为一个强耦合的非线性时变系统,这为其控制系统设计增大了难度。将某型倾斜转弯导弹俯仰、偏航及滚动通道间的耦合作用看作是干扰,然后应用H∞控制理论设计导弹自动驾驶仪。简单有效的方法就是求解代数Riccati方程的正定解,从而可以构造系统的反馈增益矩阵,得到满足要求的反馈控制器,但评估信号的选取是一个关键。通过三通道控制系统联合仿真研究表明,该设计方法可行,设计的自动驾驶仪对倾斜转弯导弹控制效果好,能快速跟踪导引指令,满足设计指标。 相似文献
815.
816.
基于HLA/RTI的联合仿真建模技术框架 总被引:1,自引:0,他引:1
针对复杂系统仿真建模中存在的分布式交互、协同性及动态性等问题,分别着重研究了HLA/RTI、人工生命MAS、DEVS等仿真建模技术及其相互间的联合策略,在HLA/RTI高层软件体系框架下,以人工生命MAS为系统基本单元建模,以DEVS为系统基础环境建模,并在此基础上,提出了一种联合仿真建模技术框架,给出了在军事后勤保障仿真建模中的应用实例. 相似文献
817.
通用分布式虚拟现实软件开发平台的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
为了适应分布式虚拟现实应用系统的开发需要,在通用虚拟现实软件开发平台VRMagic的基础上,结合高层体系结构(HLA),研发出通用分布式虚拟现实软件开发平台D-VRMagic.详细介绍了D-VRMagic的网络架构和对象模型的构建过程,并在此基础上提出了管理者设计规范和通用客户端模型.最后以网络五子棋的实现为例,对D-VRMagic进行了验证.结果表明该平台具有较高的开发效率、可扩展性和通用性. 相似文献
818.
运用基于Bayes的方法对红外空空导弹进行抗干扰性能评估时,只能分别得到导引头和导弹控制系统的抗干扰概率P<,g>、P<,c>及其置信区间,而难以求出导弹复杂系统的抗干扰概率在一定的置信度下的置信区间.针对该问题,提出用Bayes近似限的方法拟合导弹导引头、控制系统的整个串联系统的抗干扰概率的分布,得出该复杂系统的置信度为y的近似置信区间的求解公式,并给出导弹串联系统数字仿真中抗干扰概率的置信区间的求解实例,对该求解方法的正确性进行了验证. 相似文献
819.
基于Hotelling模型促销活动策略采取的进化博弈分析 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的Hotelling模型中,交通成本用于比拟消费者购物时发生的负效用.在现实经济生活中,商家会采取促销活动策略,以增强自家商品对他家商品的替代性,抵消消费者购物时发生的负效用.构造了一个可以由商家选择支付交通成本、商品降价空间受指导价约束的Hotelling模型,以商家提供免费购物车的方式,比拟现实生活中商家采取的多种促销活动,研究了原有的交通成本转移到商家后,对商家的销量、价格和利润的影响,以及竞争商家可能的应对.进而以进化博弈论为工具,研究了商家采用各项策略的进化稳定性.结果表明:为获取长远利益,商家采取促销活动策略,以及竞争商家的应对策略,都应结合需求、竞争、指导价水平、商品价格、促销成本等多种因素综合考虑. 相似文献
820.
In this study, a novel hybrid intelligent mining system integrating rough sets theory and support vector machines is developed to extract efficiently association rules from original information table for credit risk evaluation and analysis. In the proposed hybrid intelligent system, support vector machines are used as a tool to extract typical features and filter its noise, which are different from the previous studies where rough sets were only used as a preprocessor for support vector machines. Such an approach could reduce the information table and generate the final knowledge from the reduced information table by rough sets. Therefore, the proposed hybrid intelligent system overcomes the difficulty of extracting rules from a trained support vector machine classifier and possesses the robustness which is lacking for rough-set-based approaches. In addition, the effectiveness of the proposed hybrid intelligent system is illustrated with two real-world credit datasets. 相似文献