27、防空电磁炮发展方向与装备性能测试参数选择

防空电磁炮发展方向与装备性能测试参数选择

防空电磁炮的背景与传统防空装备发展

随着空袭作战模式的改变以及新威胁的出现,重要地面防护目标对防空装备应对空天和导弹威胁的作战目标发生了深刻变化,防空装备的各项战术指标和发展趋势也随之改变。传统防空装备如高炮和防空导弹及其作战方式经历了五个阶段的发展:
1. 第一阶段 :不同口径高炮混合配置,以分散指挥为主,统一指挥为辅。
2. 第二阶段 :高炮单元和防空导弹单元分别配置,需要统一指挥。
3. 第三阶段 :高炮和防空导弹混合配置,要求统一指挥,但存在目标划分、任务分配和相互协调等困难。
4. 第四阶段 :高炮和导弹共享一套火控系统,统一指挥,但属于牵引模式,火控系统有自身特点,整体系统机动性较差,不适应突击作战中掩护集成要素等作战任务。
5. 第五阶段 :根据高炮和导弹组合设计武器系统,将便携式防空导弹和小口径高炮装载在同一装甲车上,形成集火力、火控和导弹于一体的新型防空武器系统,实现软硬件结合的独立作战系统和统一指挥。

然而,传统防空装备逐渐难以适应新的作战模式和作战目标。传统防空导弹命中率高但性价比低,破片战斗部难以有效摧毁高防护和高马赫目标;高炮成本低、射速快,但初速慢、系统圆概率误差大,对小目标命中率低,难以有效摧毁高防护和高马赫目标。而国内外相关信息显示,防空电磁炮频繁采用新理论和新技术,将在未来应对空天和导弹威胁作战中发挥重要作用,成为防空武器家族的重要成员,是末端防空反导的重要力量。

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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