본 논문에서는 함포 사격 정확도를 향상시키기 위해 표적 위치 예측과 사격 오차 도출에서의 딥러닝 알고리즘 적용 가능성을 연구하였다. 표적 위치 예측 시 딥러닝 알고리즘의 하나인 LSTM 모델과 RN 구조를 적용했을 때 좀 더 정밀한 표적 위치를 예측할 수 있다는 가능성을 확인하고 모델을 설계하였다. 사격 오차 도출 시 사격제원 계산에 영향을 끼치는 요소들을 데이터 셋으로 관리하며, GAN을 사용하여 데이터 셋을 생성 후 강화 학습을 진행하여 사격 오차를 줄일 수 있는 모델을 설계하였다. 2가지 모델을 결합하여 사격 정확도를 향상시키기 위한 딥러닝 기반의 사격제원 계산 모델을 설계하였다.
The Gun-Oreinted Anti-Air Warfare(GOAAW) which is still one of the important weapon systems of the vessel like the patrol killer to confront air threats comprises the components of the combat system - Command & Control(C2), Ballistic Calculation Unit, Sensors and Guns. In this paper, the GOAAW process of the patrol killer combat system is analyzed with probability and simulated to evaluate the effectiveness and capability of the GOAAW. As a result of the simulation, the performance measures of the GOAAW are discussed in the functional and operational aspects of the combat system.
A modified generalized particle algorithm, MGPA, was suggested to improve the computational efficiency of standard SPH method in numerical analysis of high speed impact behavior. This method uses a numerical failure mechanism than material failure models to describe the target penetration. MGPA algorithm was more effective to describe the impact phenomena and new boundaries produced during the calculation process were well recognized and treated in the target penetration problem of a bullet. When bullet perforation problems were analyzed by this method, MGPA algorithm calculation gives the stable numerical solution and stress oscillation or particle penetration phenomena were not shown. The error range in ballistic velocity limit is less than $2{\sim}13%$ for various target thickness.
For a design of multi-layer armor, the extensive full scale or sub-scale penetration test data are required. In generally, the collection of penetration data is in need of time-consuming and expensive processes. However, the application of numerical or analytical method is very limited due to poor understanding about penetration mechanics. In this paper, we have developed a neural network analyzer which can be used as a design tool for a new armor. Calculation results show that the developed neural network analyzer can predict relatively exact penetration depth of a new armor through the effective analysis of the pre-existing penetration database.
The coupling between the transverse and longitudinal components of the channel electron motion in NMOS devices leads to a reduction in the barrier height. Therefore, this study theoretically investigates the effects of the in-plane velocity of channel electrons on the capacitance-voltage characteristics of nano NMOS devices under inversion bias. Numerical calculation via a self-consistent solution to the coupled Schrodinger equation and Poisson equation is used in the investigation. The results demonstrate that such a coupling largely affects capacitance-voltage characteristic when the in-plane velocity of channel electrons is high. The ballistic transport ensures a high in-plane momentum. It suggests that such a coupling should be considered in the quantum capacitance-voltage modeling in ballistic transport devices.
Hypersonic flowfields over a sphere is calculated by using a nonequilibrium flow solver. The flow solver features a two-temperature model and finite rate chemical reaction models to describe nonequilibrium thermochemical processes. For the purpose of validation, the calculated shock stand-off distance is compared with the experimental data which is measured in a ballistic range facility. The present nonequilibrium calculation well reproduced the experimental shock stand-off distance in the cases where the experimental flowfields are expected to be nearly equilibrium, as well as in the cases to be nonequilibrium flowfields in the velocity range 4000 to 5500 m/s.
When new weapons are introduced, the target points estimation is one of the important objectives in the flight test as well as the safe separation. The prediction methods help to design the flight test schedule. However, the incremental aerodynamic coefficients in the aircraft flow field so-called BSE are difficult to predict. Generally, the semiempirical methods such as the grid methods, IFM and Flow TGP using database are used for estimation of BSE. However, these methods are quasi-steady methods using static aerodynamic loads. Nowadays the time-accurate CFD method is often used to predict the store separation event. In the current process, the incremental aerodynamic coefficients in BSE regime are calculated directly, and the elimination of delta coefficients is checked simultaneously. This stage can be used for the initial condition of Flow TGP with freestream database. Two dimensional supersonic and subsonic store separation problems have been simulated and incremental coefficients are calculated. The results show the time when the store gets out of BSE region.
함포 사격통제시스템은 수상함 전투체계에서 가장 사용빈도가 높은 무장 시스템으로 탄도 계산의 연산과정이 복잡할 뿐만 아니라 각종 레이더 및 센서등 자함에 탑재된 대부분의 장비로부터 정보를 수신하여 탄도계산을 수행하기 때문에 시뮬레이션을 통해 사전에 검증을 하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 함포 사격통제시스템을 검증하기 위한 시뮬레이션 환경 구축 기법을 제안하였으며, 구축된 시뮬레이션 환경을 통해 무기체계의 개발진행단계별로 주어진 데이터를 최대한 활용하는 효율적이며 실용적인 시뮬레이션 방법을 제시하였다. 시뮬레이션을 통해 검증된 사격통제시스템은 실제 수상함 전투체계에 탑재되어 함포사격에서 우수한 결과를 얻었으며, 이를 통해 제안된 시뮬레이션 방법의 정확성 또한 입증되었다.
본 논문에서는 IMM 필터 기반으로 장사정포의 탄종을 식별하고 탄착점을 신속하게 예측하는 알고리즘을 제시한다. 탄도궤적 방정식을 시스템 모델로 사용하고, 각각 다른 탄도계수 값을 갖는 3가지 모델을 IMM 필터에 적용한다. 가속도를 중력, 공기저항, 양력에 의한 3가지 성분으로 나누고 양력가속도를 새로운 상태변수로 추가하여 추정한다. 속도벡터와 양력가속도가 수직이라는 운동학 조건을 유사 측정값으로 추가한 측정방정식을 다룬다. IMM 필터를 통해 추정된 상태변수와 모드 확률이 가장 높은 모델의 탄도계수를 기반으로 탄착점을 예측한다. 탄착점 예측을 위해 일반적으로 사용되는 룽게-쿠타 수치적분 대신, 준해석적인 방법을 사용하여 적은 계산량으로 탄착점을 예측할 수 있음을 설명한다. 마지막으로 최소제곱법을 이용한 상태변수 초기화 방법에 대해 제안하고 성능을 확인하였다. 탄종식별, 탄착점 예측 및 초기화를 포함한 통합 알고리즘을 제시하고 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 타당성을 검증하였다.
Purpose: The purpose of this study is to propose a solution to the case where $V_{50}$ calculation is impossible in the process of bulletproof test. Methods: In this study, we proposed a $V_{50}$ estimation method using logistic regression analysis. Six scenarios were applied by combining the homogeneity of the sample and the speed range. Then, 1,000 simulations were performed per scenario and six assumptions reflecting the reality were applied. Results: The result of the study, it was confirmed that there was no statistical difference between the $V_{50}$ value calculated by the conventional method and the $V_{50}$ value calculated by the improvement method. Therefore, in situations where $V_{50}$ can not be calculated, it is reasonable to use logistic regression analysis. Conclusion: This study develops a methodology that is easy to use and reliable by using statistical model based on actual data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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