战术导弹对单个目标射击效能的马氏链决策分析模型

针对多发导弹攻击单个坚固目标时毁伤效能分析与评估这一复杂问题,运用马尔可夫过程理论建立了独立连射方式下多发战术导弹射击效能分析的马氏链模型.对于各发导弹精度、威力相同且不计毁伤积累的射击情形,建立目标毁伤过程的时齐马氏链模型,定量分析目标毁伤状态的变化;对于各发导弹精度、威力不同或考虑目标毁伤积累的射击情形,建立目标毁伤过程的非时齐马氏链模型;当考虑目标恢复时,建立由目标毁伤过程马氏链和目标修复过程马氏链组成的混合马氏链模型.     

空间站展开机构虚拟样机仿真及可靠性分析

柔性机构的运动具有复杂非线性的特点,为了进行柔性机构的运动分析和动态可靠性分析,提出了一种集成仿真环境下建立虚拟样机模型并进行运动仿真的方法。在UG-ANASYS-ADAMS多软件平台上进行动力学分析,利用蒙特卡罗随机抽样方法进行随机动态响应分析。在MATLAB中建立神经网络进行随机动态响应仿真实验以减少时间成本,得到了运动参数动态响应分布特性和运动参数的动态可靠度。通过空间站柔性展开机构实例分析和计算,结果表明该方法可以用于复杂柔性机构的仿真和分析,具有精度高、时间成本小的优点。     

多编队对地攻防对抗多层决策分析仿真与研究

针对编队协同对地攻击的攻防对抗系统的强对抗性、多目标性和多层次性,建立了三层决策模型,由最高决策层根据战场情况调配编队方案,将中间决策层和最低决策层建立成为两级主从递阶互动决策模式,建立Nash-Stackelberg-Nash决策方法求解对抗条件下双方中间决策层和最低决策层的联合最优策略。仿真结果表明该三层决策模型应用于编队协同对地攻防对抗决策系统,其中间决策层和最低决策层构成的两层对策系统能够较好的解决两层对抗决策问题;同时,最高决策层有效的控制了编队支援方案,达到了较好的作战效果。三层决策系统为作战对抗提供了有力的战场分析依据。     

基于改进的VI-CFAR算法的分布式CFAR检测

VI-CFAR是一种结合CA-CFAR，GO-CFAR和SO-CFAR的检测算法，它在均匀环境和非均匀环境下都具有较强的自适应性。在前后沿滑窗均存在干扰目标情况下，采用有序统计平均（OSCA）CFAR替代SO-CFAR，有效的提高了Ⅵ-CFAR在这种多目标环境下的鲁棒性．研究了采用改进的Ⅵ-CFAR算法作为局部检测器的并行分布式CFAR系统，融合准则采用“与”融合和“或”融合准则。给出仿真结果，并进行了讨论。     

基于ADAMS的小车式起落架仿真分析技术研究

应用MSC/ADAMS虚拟样机软件对某型小车式起落架进行仿真分析。在CATIA中建立了起落架的数字样机模型,并利用SIMDESIGNER将模型导入ADAMS中,在ADAMS中进行了起落架的收放分析和起落架着陆撞击的动力学分析,利用ADAMS的参数化设计功能,分析了一些系统参数对起落架缓冲性能和载荷分配的影响。为小车式起落架的设计和分析一体化提供了一种新方法,具有一定的实用价值和经济效益。     

基于虚拟样机的多管火箭起始扰动仿真系统

依据多管火箭起始扰动计算原理，对比分析了采用虚拟样机技术进行多管火箭起始扰动仿真分析方法相对于传统测试方法的优越性；结合对ADAMS软件的二次开发，介绍了多管火箭起始扰动仿真分析系统的功能及软件实现；通过实际算例，验证了系统的正确性和有效性。     

支持组合夹具虚拟组装的快速碰撞检测方法

快速碰撞检测算法是虚拟环境下组合夹具装配设计的关键，针对组合夹具的结构特点，提出了一种基于元件级空间分割与包围盒检测相结合的快速碰撞检测算法（F-CD），通过建立检测区域的分层投影模型（LPM）实现最大限度的减少进行碰撞检测的元件对数，同时避免了建立复杂的层次模型树，降低了系统内存开销，提高检测效率。对LPM的建立和基于分离平面的包围盒干涉检测算法进行了详细的论述，并对算法进行了比较实验与性能分析。     

群决策中模糊偏好关系矩阵一致性的调整方法

针对模糊偏好关系矩阵本身是否一致,使得原矩阵渐进逼近目标矩阵的问题,提出了群决策中模糊偏好关系矩阵一致性调整的新方法。该方法基于目标矩阵的最优选择,提出了一种新的目标矩阵R,使得计算得来的调和矩阵较之原矩阵在一定条件下保留了更多的偏好信息,即在很大程度上保留着群决策中决策者的意愿。最后给出了算例进行比较,说明了该方法的优势。     

基于互反判断矩阵的专家群体判断一致性分析

针对群决策中基于互反判断矩阵形式偏好信息的专家群体判断一致性问题,提出了一种分析方法。首先,给出了有关互反判断矩阵及其相容性和一致性的若干定义;然后,通过定义各个方案的一致性指标及专家群体判断一致性指标,给出了基于互反判断矩阵的专家群体判断一致性的判别方法及专家群体判断不一致的调整方法。最后,通过算例说明了所提的分析方法。     

不完全信息下的群体多属性决策方法

针对群体多属性决策问题,提出一种新的不完全信息下的群体多属性决策方法。该方法假设方案在主观评价属性下的评价值采用区间数的形式来表示专家评价值的不确定性和模糊性。针对每一主观评价属性设定一组与之对应的专家重要性权重值,反映决策者在不同评价属性中的重要性程度,同时考虑到专家评价值的相似度,将专家评价值进行集结得到专家群体关于方案集的决策矩阵。计算各方案与理想方案的相似度,并以此对方案进行优劣排序。通过实例说明所提方法的可行性。