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水面無人艇突防貢獻(xiàn)率與聲探測(cè)敏感度分析研究

發(fā)布時(shí)間:2021-06-30 21:01
  從水面無人艇的主要性能和運(yùn)用模式出發(fā),分析其配合護(hù)衛(wèi)艦對(duì)敵艦/潛艇突防成功率的體系貢獻(xiàn)率。通過基于Agent技術(shù)的蒙特卡洛計(jì)算研究表明,水面無人艇能夠在其有效航程和載荷能力范圍內(nèi),對(duì)我護(hù)衛(wèi)艦抵近敵艦艇和潛艇突防成功率的平均體系貢獻(xiàn)率為52%和104%,其作戰(zhàn)效能顯著。在設(shè)定無人艇的探測(cè)智能功能時(shí),應(yīng)考慮具體氣象、水文等對(duì)聲探測(cè)敏感度的影響。智能化設(shè)定無人艇的抵近路徑及限值,體現(xiàn)出無人艇智能化的優(yōu)勢(shì)。 

【文章來源】:中國(guó)造船. 2020,61(S1)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】:11 頁(yè)

【部分圖文】:

水面無人艇突防貢獻(xiàn)率與聲探測(cè)敏感度分析研究


基本對(duì)抗位置關(guān)系圖(僅(a)敵方為護(hù)衛(wèi)艦

結(jié)構(gòu)圖,艦船,結(jié)構(gòu)圖,聲速


61卷增刊1所俊,等:水面無人艇突防貢獻(xiàn)率與聲探測(cè)敏感度分析研究135s1sas2s3kccbds0d-kca×b圖3聲速剖面數(shù)據(jù)點(diǎn)與待求點(diǎn)位置、待定系數(shù)關(guān)系0v、1v、2v、3v分別為0s、1s、2s、3s處的聲速。因此,s點(diǎn)與0s、1s、2s、3s點(diǎn)的聲速差矢量sv可表示為s102030pqkvvvvvvabcvabc(11)則s點(diǎn)的聲速為0ssvvvdd(12)據(jù)此,由已知的聲速剖面位置點(diǎn)數(shù)據(jù),可確定出海洋環(huán)境中任一位置的聲速。3.3系統(tǒng)建設(shè)本文以上述方法建立計(jì)算模型,應(yīng)用Agent技術(shù),并配合已建立海洋環(huán)境數(shù)據(jù)庫(kù)、艦船性能數(shù)據(jù)庫(kù)、探測(cè)設(shè)備性能數(shù)據(jù)庫(kù),形成能夠滿足海洋復(fù)雜水聲條件下的艦船隱身對(duì)抗系統(tǒng)。艦船隱身對(duì)抗系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)如圖4所示,環(huán)境交互模塊界面如圖5所示。圖4艦船隱身對(duì)抗系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)圖

艦船,聲納,環(huán)境,信息


136中國(guó)造船學(xué)術(shù)論文圖5環(huán)境交互模塊界面應(yīng)用已有的艦船及聲納信息對(duì)艦船對(duì)抗系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)校,使得在與實(shí)際情況接近的條件下,聲納對(duì)艦艇的探測(cè)距離與標(biāo)稱距離基本一致,誤差在6%以內(nèi)。4復(fù)雜海洋環(huán)境作業(yè)單位實(shí)時(shí)仿真實(shí)現(xiàn)根據(jù)實(shí)際海洋環(huán)境測(cè)得的多點(diǎn)三維聲速剖面數(shù)據(jù),建立10km×10km×4km的海洋環(huán)境模型。聲速剖面如圖6所示,深海聲道約在1000m深處,海面聲速1516m/s,深海聲道聲速1468m/s,海底聲速1511m/s,海底為半空間液態(tài)海底模型,泥沙底質(zhì)。其底質(zhì)基本參數(shù)見表1。表1海洋模型中用到的底質(zhì)參數(shù)類型密度/(g/cm3)聲速/(m/s)衰減系數(shù)/(dB/m)泥沙1.80616680.692聲速/(m/s)1460147014801490150015101520050010001500200025003000350040002000400060008000位置/m水深/m圖6作戰(zhàn)海域聲速剖面

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]無人艇防空裝備設(shè)想及作戰(zhàn)模式初探[J]. 劉杰,孫全,賈軍.  空天防御. 2018(02)
[2]無人艇:向未來進(jìn)發(fā)[J]. 胥苗苗.  中國(guó)船檢. 2018(01)
[3]垂直信道溫躍層引起的傳播損失分析[J]. 陳韶華,趙冬艷,鄭偉.  聲學(xué)技術(shù). 2013(S1)
[4]基于波前傳播時(shí)間插值的三維聲線追蹤算法[J]. 黃月琴,張建中.  聲學(xué)學(xué)報(bào)(中文版). 2008(01)



本文編號(hào):3258489

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