CN112287526B - 一种跑道打击最优方案的设计方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种跑道打击最优方案的设计方法，包括，选择弹药，设置跑道截断概率阈值和飞机最小起降的长度、宽度，飞机的最小起降跑道为最小滑跑矩形；瞄准点循环，根据跑道长度和最小滑跑矩形长度计算最少瞄准点数，设置最大瞄准点数；瞄准点弹药量循环，设置单个瞄准点最大弹药量，瞄准点弹药量累加；仿真次数循环，根据弹药的命中精度对每个弹药的落点进行抽样，得到每个弹药的实际落点位置，即弹坑位置；设置最大仿真次数，仿真次数累加；获得最优打击方案，仿真终止。通过本发明可以实现在已知弹药命中精度和毁伤半径的前提下，该方法通过建立精确的数学模型，可计算给出不同弹药的最优打击方案。

Description

一种跑道打击最优方案的设计方法
技术领域
本发明涉及一种跑道打击最优方案的设计方法。
背景技术
在对跑道进行打击时，需要考虑的因素较多。比如，在有多种弹药的情况下，弹药的打击精度和毁伤半径对跑道毁伤效果的影响较大，需要考虑选择使用何种弹药；另外，不同跑道的长和宽各异，针对不同机型，需要考虑如何设置瞄准点位置和弹药量才能对跑道进行有效截断。如果单纯依靠人来进行决策，个人经验会对最终结果造成较大影响。针对该问题，在已知弹药命中精度和毁伤半径的前提下，该方法通过建立精确的数学模型，可计算给出不同弹药的最优打击方案，以便更好地服务于决策。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种跑道打击最优方案的设计方法，包括如下步骤：
步骤一，选择弹药，设置跑道截断概率阈值和飞机最小起降的长度、宽度，飞机的最小起降跑道为最小滑跑矩形；
步骤二，瞄准点循环，根据跑道长度和最小滑跑矩形长度计算最少瞄准点数，设置最大瞄准点数；瞄准点数累加，当瞄准点数不大于最大瞄准点数时进入瞄准点弹药量循环，否则，终止仿真，认为该弹药无法用于跑道截断任务；
步骤三，瞄准点弹药量循环，设置单个瞄准点最大弹药量，瞄准点弹药量累加，当瞄准点弹药量不大于最大弹药量时进入仿真次数循环，将跑道被截断次数置0，否则，回到瞄准点循环；
步骤四，仿真次数循环，根据弹药的命中精度对每个弹药的落点进行抽样，得到每个弹药的实际落点位置，即弹坑位置；设置最大仿真次数，仿真次数累加；当仿真次数不大于最大仿真次数时进入最小滑跑矩形抽样循环，否则，输出跑道被截断概率；当跑道截断概率不大于截断概率阈值时，回到瞄准点弹药量循环，否则，输出当前采用的弹药信息、瞄准点个数以及弹药量，即获得最优打击方案，仿真终止。
进一步的，所述的最小滑跑矩形抽样循环为：设置最大抽样次数，抽样次数累加，当抽样次数不大于最大抽样次数时进入如下循环内容，否则，跑道被截断次数累加1，回到仿真次数循环；
a.在跑道范围内均匀抽样得到最小滑跑矩形的中心点位置，在最大偏斜角范围内抽样得到最小滑跑矩形在跑道内的偏斜角；
b.判断最小滑跑矩形是否与跑道内弹坑相交，如果相交，继续进行最小滑跑矩形抽样，否则，回到步骤a。
进一步的，所述的最少瞄准点数采用如下计算公式：
Figure BDA0002726607370000021
其中，L为跑道长度、Lm为最小滑跑矩形长度，Floor函数为返回小于或等于指定数的最大整数。
进一步的，所述的跑道被截断概率Pd采用如下公式得到：
Figure BDA0002726607370000022
其中，nd为跑道被截断次数，N1为最大仿真次数。
进一步的，所述的最小滑跑矩形的中心点位置采用如下公式：
Figure BDA0002726607370000023
其中，xm、ym为抽样得到的最小滑跑矩形的中心点坐标；Xp、Yp分别为跑道中心点的纵坐标和横坐标；rand(-11)服从-1到1的均匀分布。
进一步的，所述的最小滑跑矩形在跑道内的偏斜角采用如下公式：
Figure BDA0002726607370000024
其中，θm为抽样得到的最小滑跑矩形在跑道内的偏斜角；θmax为最大偏斜角、W为跑道宽度。
本发明的有益效果是：本发明针对不同跑道的长和宽，在已知弹药命中精度和毁伤半径的前提下，该方法通过建立精确的数学模型，可计算给出不同弹药的最优打击方案。
附图说明
图1为一种跑道打击最优方案的设计方法。
具体实施方式
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。
如图1所示，一种跑道打击最优方案的设计方法，包括如下步骤：
步骤一，选择弹药，设置跑道截断概率阈值和飞机最小起降的长度、宽度，飞机的最小起降跑道为最小滑跑矩形；
步骤二，瞄准点循环，根据跑道长度和最小滑跑矩形长度计算最少瞄准点数，设置最大瞄准点数；瞄准点数累加，当瞄准点数不大于最大瞄准点数时进入瞄准点弹药量循环，否则，终止仿真，认为该弹药无法用于跑道截断任务；
步骤三，瞄准点弹药量循环，设置单个瞄准点最大弹药量，瞄准点弹药量累加，当瞄准点弹药量不大于最大弹药量时进入仿真次数循环，将跑道被截断次数置0，否则，回到瞄准点循环；
步骤四，仿真次数循环，根据弹药的命中精度对每个弹药的落点进行抽样，得到每个弹药的实际落点位置，即弹坑位置；设置最大仿真次数，仿真次数累加；当仿真次数不大于最大仿真次数时进入最小滑跑矩形抽样循环，否则，输出跑道被截断概率；当跑道截断概率不大于截断概率阈值时，回到瞄准点弹药量循环，否则，输出当前采用的弹药信息、瞄准点个数以及弹药量，即获得最优打击方案，仿真终止。
最小滑跑矩形抽样循环为：设置最大抽样次数，抽样次数累加，当抽样次数不大于最大抽样次数时进入如下循环内容，否则，跑道被截断次数累加1，回到仿真次数循环；
a.在跑道范围内均匀抽样得到最小滑跑矩形的中心点位置，在最大偏斜角范围内抽样得到最小滑跑矩形在跑道内的偏斜角；
b.判断最小滑跑矩形是否与跑道内弹坑相交，如果相交，继续进行最小滑跑矩形抽样，否则，回到步骤a。
最少瞄准点数采用如下计算公式：
Figure BDA0002726607370000031
其中，L为跑道长度、Lm为最小滑跑矩形长度，Floor函数为返回小于或等于指定数的最大整数。
跑道被截断概率Pd采用如下公式得到：
Figure BDA0002726607370000032
其中，nd为跑道被截断次数，N1为最大仿真次数。
最小滑跑矩形的中心点位置采用如下公式：
Figure BDA0002726607370000041
其中，xm、ym为抽样得到的最小滑跑矩形的中心点坐标；Xp、Yp分别为跑道中心点的纵坐标和横坐标；rand(-1 1)服从-1到1的均匀分布。
最小滑跑矩形在跑道内的偏斜角采用如下公式：
Figure BDA0002726607370000042
其中，θm为抽样得到的最小滑跑矩形在跑道内的偏斜角；θmax为最大偏斜角、W为跑道宽度。
具体实施方式
1)选择弹药，弹药的毁伤半径R、命中精度C(弹药落点服从正态分布)、跑道的长度L、宽度W已知，设置跑道截断概率阈值Pe和飞机最小起降所需跑道长度Lm、宽度Wm，这里将飞机最小起降跑道称为最小滑跑矩形；
2)瞄准点循环：根据跑道长度L和最小滑跑矩形长度Lm计算最少瞄准点数nm，计算公式如式(1)所示。根据实际需要设置最大瞄准点数，一般取一个较大的数即可，瞄准点的设置原则是对跑道进行均匀分段。循环中瞄准点数累加，当瞄准点数不大于最大瞄准点数时进入下一级循环，否则，终止仿真，认为该弹药无法用于跑道截断任务；
Figure BDA0002726607370000043
其中，Floor函数功能为返回小于或等于指定数的最大整数。
3)瞄准点弹药量循环：根据实际需要设置单个瞄准点最大弹药量nn，一般取一个较大的数即可，循环中瞄准点弹药量累加，当瞄准点弹药量不大于最大弹药量时进入下一级循环，将跑道被截断次数nd置0，否则，跳到上一级循环；
4)仿真次数循环：根据弹药的命中精度对每个弹药的落点进行抽样，落点抽样公式如式(2)所示，从而得到每个弹药的实际落点位置，即弹坑位置。设置最大仿真次数N1，循环中仿真次数累加。当仿真次数不大于最大仿真次数N1时进入下一级循环，否则，输出跑道被截断概率Pd，如式(3)所示。当跑道截断概率Pd不大于截断概率阈值Pe时，跳到上一级循环，否则，输出当前采用的弹药信息、瞄准点个数以及弹药量，即最优打击方案，仿真终止；
Figure BDA0002726607370000051
其中，Xai、Yai分别为第i个瞄准点的纵坐标和横坐标；xaij、yaij分别为第i个瞄准点第j个弹药落点的纵坐标和横坐标；σ为正态分布的标准差，可根据弹药的命中精度C计算得到。
Figure BDA0002726607370000052
5)最小滑跑矩形抽样循环：设置最大抽样次数N2，循环中抽样次数累加，当抽样次数不大于最大抽样次数N2时进入如下循环内容，否则，跑道被截断次数nd累加1，跳到上一级循环；
a.在跑道范围内均匀抽样得到最小滑跑矩形的中心点位置，计算公式如式(4)所示；在最大偏斜角范围内抽样得到最小滑跑矩形在跑道内的偏斜角，计算公式如式(5)所示；
Figure BDA0002726607370000053
其中，xm、ym为抽样得到的最小滑跑矩形的中心点坐标；Xp、Yp分别为跑道中心点的纵坐标和横坐标；rand(-11)服从-1到1的均匀分布。
Figure BDA0002726607370000054
其中，θm为抽样得到的最小滑跑矩形在跑道内的偏斜角；θmax为最大偏斜角。
b.判断最小滑跑矩形是否与跑道内弹坑相交，如果相交，继续进行最小滑跑矩形抽样，否则，跳到上一级循环。
在上述步骤中，N1和N2越大时，计算得到的截断概率Pd越精确，所获得的最优打击方案的置信度越高，但计算量会随着N1和N2的增大而增大。在实际应用中，N1和N2取1000～5000即可满足要求。当弹药库中可选择的弹药较多时，亦可将弹药选择设置为一个循环，自动对所有弹药进行最优打击方案搜寻，按照用弹量最少或者成本最低的原则，选择一个最优的打击方案。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。

Claims (5)

1.一种跑道打击最优方案的设计方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一，选择弹药，设置跑道截断概率阈值和飞机最小起降的长度、宽度，飞机的最小起降跑道为最小滑跑矩形；
步骤二，瞄准点循环，根据跑道长度和最小滑跑矩形长度计算最少瞄准点数，设置最大瞄准点数；瞄准点数累加，当瞄准点数不大于最大瞄准点数时进入瞄准点弹药量循环，否则，终止仿真，认为该弹药无法用于跑道截断任务；
步骤三，瞄准点弹药量循环，设置单个瞄准点最大弹药量，瞄准点弹药量累加，当瞄准点弹药量不大于最大弹药量时进入仿真次数循环，将跑道被截断次数置0，否则，回到瞄准点循环；
步骤四，仿真次数循环，根据弹药的命中精度对每个弹药的落点进行抽样，得到每个弹药的实际落点位置，即弹坑位置；设置最大仿真次数，仿真次数累加；当仿真次数不大于最大仿真次数时进入最小滑跑矩形抽样循环，否则，输出跑道被截断概率；当跑道截断概率不大于截断概率阈值时，回到瞄准点弹药量循环，否则，输出当前采用的弹药信息、瞄准点个数以及弹药量，即获得最优打击方案，仿真终止；
所述的最小滑跑矩形抽样循环为：设置最大抽样次数，抽样次数累加，当抽样次数不大于最大抽样次数时进入如下循环内容，否则，跑道被截断次数累加1，回到仿真次数循环；
a.在跑道范围内均匀抽样得到最小滑跑矩形的中心点位置，在最大偏斜角范围内抽样得到最小滑跑矩形在跑道内的偏斜角；
b.判断最小滑跑矩形是否与跑道内弹坑相交，如果相交，继续进行最小滑跑矩形抽样，否则，回到步骤a。
2.根据权利要求1所述的一种跑道打击最优方案的设计方法，其特征在于，所述的最少瞄准点数采用如下计算公式：
Figure FDA0003800531940000011
其中，L为跑道长度、Lm为最小滑跑矩形长度，Floor函数为返回小于或等于指定数的最大整数。
3.根据权利要求1所述的一种跑道打击最优方案的设计方法，其特征在于，所述的跑道被截断概率Pd采用如下公式得到：
Figure FDA0003800531940000012
其中，nd为跑道被截断次数，N1为最大仿真次数。
4.根据权利要求1所述的一种跑道打击最优方案的设计方法，其特征在于，所述的最小滑跑矩形的中心点位置采用如下公式：
Figure FDA0003800531940000021
其中，xm、ym为抽样得到的最小滑跑矩形的中心点坐标；Xp、Yp分别为跑道中心点的纵坐标和横坐标；rand(-11)服从-1到1的均匀分布。
5.根据权利要求1所述的一种跑道打击最优方案的设计方法，其特征在于，所述的最小滑跑矩形在跑道内的偏斜角采用如下公式：
Figure FDA0003800531940000022
其中，θm为抽样得到的最小滑跑矩形在跑道内的偏斜角；θmax为最大偏斜角、W为跑道宽度。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114419450A (zh) * 2022-03-29 2022-04-29 中国人民解放军96901部队 一种基于影像特征分析的线性目标毁伤效能快速评估方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102314537A (zh) * 2011-09-15 2012-01-11 北京理工大学 一种掠飞击顶灵巧弹药毁伤概率计算方法
CN104143028A (zh) * 2014-08-12 2014-11-12 中国人民解放军装甲兵工程学院 一种基于仿真实验的装甲装备毁伤规律分析方法

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9041560B2 (en) * 2012-04-24 2015-05-26 Honeywell International Inc. System and method of displaying a runway temporarily displaced threshold and an aircraft landing aiming point
FR2990527B1 (fr) * 2012-05-09 2014-05-23 Airbus Operations Sas Procede et dispositif d'aide a la gestion du vol d'un aeronef lors d'une phase d'atterrissage.
CN110298008B (zh) * 2019-07-03 2023-06-09 西安近代化学研究所 一种多弹打击大型钢混简支梁桥封锁概率计算方法
CN110991059B (zh) * 2019-12-10 2023-10-24 中国人民解放军火箭军工程大学 一种基于威力环“切割”方法的跑道失效率解析计算方法
CN111652071B (zh) * 2020-05-08 2023-08-29 中国工程物理研究院总体工程研究所 一种快速的跑道截断分析方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102314537A (zh) * 2011-09-15 2012-01-11 北京理工大学 一种掠飞击顶灵巧弹药毁伤概率计算方法
CN104143028A (zh) * 2014-08-12 2014-11-12 中国人民解放军装甲兵工程学院 一种基于仿真实验的装甲装备毁伤规律分析方法

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