導(dǎo)彈試驗(yàn)的設(shè)計(jì)與評(píng)估

前言

導(dǎo)彈精度和毀傷效能的準(zhǔn)確分析與評(píng)估，是導(dǎo)彈研制、定型、采辦和作戰(zhàn)應(yīng)用的重要環(huán)節(jié)。應(yīng)用科學(xué)的試驗(yàn)系統(tǒng)、試驗(yàn)設(shè)計(jì)和試驗(yàn)評(píng)估方法，既可以減少導(dǎo)彈試驗(yàn)的次數(shù)，節(jié)省大量的人力、物力和財(cái)力，又可以縮短導(dǎo)彈研制周期、減少設(shè)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。因此，構(gòu)建行之有效的試驗(yàn)設(shè)計(jì)和試驗(yàn)評(píng)估方法，充分應(yīng)用導(dǎo)彈試驗(yàn)的相關(guān)數(shù)據(jù)，是國家靶場(chǎng)和研制單位共同關(guān)心的問題。本書以導(dǎo)彈精度評(píng)估和毀傷評(píng)估問題為背景，結(jié)合大量試驗(yàn)信息和數(shù)值模擬分析，針對(duì)現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)的小子樣特點(diǎn)，對(duì)導(dǎo)彈精度和毀傷效能的試驗(yàn)設(shè)計(jì)和試驗(yàn)評(píng)估問題進(jìn)行了系統(tǒng)研究。在制導(dǎo)機(jī)理、毀傷機(jī)理物理建模的基礎(chǔ)上，挖掘精度評(píng)估和毀傷評(píng)估過程中所包含的各種數(shù)學(xué)問題，針對(duì)導(dǎo)彈精度試驗(yàn)和毀傷評(píng)估試驗(yàn)的小子樣特點(diǎn)，利用統(tǒng)計(jì)方法、優(yōu)化方法及武器試驗(yàn)方法設(shè)計(jì)合理的試驗(yàn)，針對(duì)導(dǎo)彈精度和毀傷效能評(píng)估研究中所涉及的測(cè)量參數(shù)的獲取、融合及應(yīng)用等問題進(jìn)行研究。利用系統(tǒng)工程的思想，對(duì)各類精度評(píng)估相關(guān)的試驗(yàn)數(shù)據(jù)（陣地測(cè)試數(shù)據(jù)、飛行試驗(yàn)數(shù)據(jù)、歷次類似型號(hào)數(shù)據(jù)、仿真數(shù)據(jù)等）、各類毀傷評(píng)估相關(guān)的試驗(yàn)數(shù)據(jù)，靜態(tài)毀傷試驗(yàn)、飛行毀傷試驗(yàn)及數(shù)值仿真試驗(yàn)等）的試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行綜合運(yùn)用，完成對(duì)導(dǎo)彈精度和毀傷效能的量化評(píng)估。本書將Bayes統(tǒng)計(jì)、序貫分析、數(shù)據(jù)建模與回歸分析、最優(yōu)化試驗(yàn)設(shè)計(jì)、Montecar l0方法、爆炸力學(xué)、戰(zhàn)斗部毀傷效應(yīng)等多種現(xiàn)代數(shù)學(xué)方法和物理、力學(xué)知識(shí)綜合應(yīng)用于導(dǎo)彈精度和毀傷效能評(píng)估。在導(dǎo)彈精度評(píng)估方面，為達(dá)到在試驗(yàn)發(fā)數(shù)少的情況下得到滿意的鑒定結(jié)論的目標(biāo)，始終貫穿多源信息融合的理念，充分利用多類試驗(yàn)信息，在特殊試驗(yàn)彈道折合為全程飛行試驗(yàn)彈道的基礎(chǔ)上，建立基于遙外彈道差和落點(diǎn)數(shù)據(jù)的一體化Bayes多參數(shù)融合模型及配套的理論、方法和算法；重點(diǎn)對(duì)射前預(yù)報(bào)、事后評(píng)估的精度指標(biāo)進(jìn)行了評(píng)估，相應(yīng)地對(duì)試驗(yàn)發(fā)數(shù)的確定方法進(jìn)行了研究；并結(jié)合對(duì)數(shù)據(jù)、模型、先驗(yàn)信息的度量，分析不同信息源對(duì)試驗(yàn)評(píng)估結(jié)論的貢獻(xiàn)；構(gòu)建更符合面目標(biāo)特性的命中精度指標(biāo)；介紹精度評(píng)估軟件系統(tǒng)的總體框架設(shè)計(jì)。在導(dǎo)彈毀傷效能評(píng)估方面，將爆炸力學(xué)、戰(zhàn)斗部毀傷物理機(jī)理的研究看作是對(duì)模型先驗(yàn)的開發(fā)，將模爆試驗(yàn)、數(shù)值試驗(yàn)看作試驗(yàn)信息的補(bǔ)充，將試驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)融合等數(shù)學(xué)方法作為承載二者到達(dá)目標(biāo)的工具，以試驗(yàn)設(shè)計(jì)和參數(shù)模型統(tǒng)攬全局，通過建立現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)、模爆試驗(yàn)和數(shù)值模擬試驗(yàn)這三種試驗(yàn)的參數(shù)化模型及相互差異模型，研究和應(yīng)用最優(yōu)化試驗(yàn)設(shè)計(jì)技術(shù)，從而科學(xué)定量地建立獲取毀傷響應(yīng)函數(shù)的理論方法體系，并形成配套的仿真與可視化方法。

內(nèi)容概要

本書以導(dǎo)彈試驗(yàn)的設(shè)計(jì)與評(píng)估為主線，結(jié)合作者多年從事相關(guān)科研工作的體會(huì)，從數(shù)學(xué)方法、導(dǎo)彈精度評(píng)估、毀傷效應(yīng)分析與評(píng)估三個(gè)方面，系統(tǒng)梳理和研究相關(guān)的科學(xué)理論、試驗(yàn)設(shè)計(jì)與評(píng)估方法、試驗(yàn)數(shù)據(jù)的獲取渠道與應(yīng)用途徑，力圖把試驗(yàn)系統(tǒng)、試驗(yàn)設(shè)計(jì)、小子樣的現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)、精度評(píng)估方法、毀傷效應(yīng)分析與評(píng)估方法五大要素融為一體，提供高效的試驗(yàn)設(shè)計(jì)與試驗(yàn)評(píng)估方法，為導(dǎo)彈研制、定型、采辦和作戰(zhàn)應(yīng)用等服務(wù)。    本書的讀者對(duì)象是導(dǎo)彈及相關(guān)試驗(yàn)系統(tǒng)的研制單位、鑒定部門、應(yīng)用單位的工程技術(shù)人員和高等學(xué)校導(dǎo)彈工程、控制工程、應(yīng)用數(shù)學(xué)、工程力學(xué)等專業(yè)的研究生和高年級(jí)本科生。

書籍目錄

前言第1篇  數(shù)學(xué)方法  第1章  Bayes方法    1.1  概述      1.1.1  引論      1.1.2  Bayes公式      1.1.3  Bayes方法與經(jīng)典統(tǒng)計(jì)方法的比較      1.1.4  Bayes學(xué)派觀點(diǎn)分析    1.2  先驗(yàn)分布的確定      1.2.1  確定先驗(yàn)分布的方法分類      1.2.2  無信息先驗(yàn)分布的確定      1.2.3  有信息先驗(yàn)分布的確定    1.3  先驗(yàn)信息可信度的度量      1.3.1  概述      1.3.2  基于數(shù)據(jù)層面的可信度度量      1.3.3  基于數(shù)據(jù)物理來源的可信度度量    1.4  Bayes統(tǒng)計(jì)推斷      1.4.1  Bayes估計(jì)原理與方法      1.4.2  正態(tài)總體參數(shù)的Bayes估計(jì)      1.4.3  Bayes估計(jì)的優(yōu)良性與誤差分析      1.4.4  考慮先驗(yàn)信息可信度的Bayes估計(jì)      1.4.5  Bayes假設(shè)檢驗(yàn)及決策    參考文獻(xiàn)  第2章  序貫分析  第3章  數(shù)據(jù)建模與回歸分析  第4章  試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法  第5章  毀傷效應(yīng)數(shù)值模擬的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)  第6章  Monte Carlo方法第2篇  導(dǎo)彈精度評(píng)估第3篇  毀傷效應(yīng)分析與評(píng)估

章節(jié)摘錄

基于總體信息和樣本信息進(jìn)行的統(tǒng)計(jì)推斷被稱為經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)，基本觀點(diǎn)是將數(shù)據(jù)（樣本）視為來自具有一定概率分布的總體，研究的對(duì)象是這個(gè)總體而不局限于數(shù)據(jù)本身，基于抽樣的統(tǒng)計(jì)方法一般被稱為經(jīng)典學(xué)派，也稱頻率學(xué)派，從19世紀(jì)末期到20世紀(jì)上半葉，由于K.Pearson.R.A.Fisher.J.Neyman等杰出的工作，經(jīng)典學(xué)派已形成一套系統(tǒng)的理論體系，以點(diǎn)估計(jì)、區(qū)間估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、最大似然估計(jì)、估計(jì)的優(yōu)良性、犯兩類錯(cuò)誤的概率等方法為代表的經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)在工業(yè)、醫(yī)學(xué)、經(jīng)濟(jì)、管理、軍事等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，但是隨著經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)的廣泛應(yīng)用，它本身的不足也逐漸暴露，部分學(xué)術(shù)觀點(diǎn)受到質(zhì)疑，如在區(qū)間估計(jì)中，將待估參數(shù)看作一個(gè)常數(shù)，卻使用了置信度的提法；又如經(jīng)典統(tǒng)計(jì)方法是基于大樣本統(tǒng)計(jì)的結(jié)果，而實(shí)際上樣本量通常是有限的。正是由于經(jīng)典學(xué)派的這些不足，在統(tǒng)計(jì)學(xué)界出現(xiàn)了Bayes學(xué)派，基于總體信息、樣本信息和先驗(yàn)信息進(jìn)行的統(tǒng)計(jì)推斷被稱為：Bayes統(tǒng)計(jì)學(xué)，因此Bayes統(tǒng)計(jì)學(xué)與經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)的主要差別在于是否利用先驗(yàn)信息，：Bayes學(xué)派很重視先驗(yàn)信息的收集、挖掘和加工，使它數(shù)量化，形成先驗(yàn)分布，參與到統(tǒng)計(jì)推斷中，以提高統(tǒng)計(jì)推斷的質(zhì)量，此外，Bayes學(xué)派重視已出現(xiàn)的樣本觀察值，而對(duì)尚未發(fā)生的樣本觀察值暫不予考慮。Bayes方法起源于英國學(xué)者T.R.Bayes辭世后被發(fā)表的一篇論文“論有關(guān)機(jī)遇問題的求解”在此論文中他提出著名的Bayes公式和一種歸納推理方法，隨后，P.c.Laplace等用Bayes提出的方法導(dǎo)出了一些有意義的結(jié)果，之后雖有一些研究和應(yīng)用，但由于其理論尚不完整，且應(yīng)用中又出現(xiàn)一些問題，致使Bayes方法長期未被普遍接受，直到二次世界大戰(zhàn)后,Wald提出了統(tǒng)計(jì)決策理論，Bayes解被認(rèn)為是一種最優(yōu)決策函數(shù)，很多人對(duì)Bayes方法又產(chǎn)生了興趣，在眾多學(xué)者的努力下，Bayes方法得到了完善，而今，Bayes學(xué)派己發(fā)展成為一個(gè)有影響的統(tǒng)計(jì)學(xué)派，開始打破經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)一統(tǒng)天下的局面。

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