Geri Dön

Analysis of error propagation within hierarchical air combat models

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 403191
  2. Yazar: SALİH İLASLAN
  3. Danışmanlar: Dr. THOMAS W. LUCAS
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Savunma ve Savunma Teknolojileri, Defense and Defense Technologies
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: The Naval Postgraduate School
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Özet yok.

Özet (Çeviri)

Operations research analysts often use a hierarchy of combat models to provide insight to military decision makers. Briefly, lower-level, higher-resolution models provide input to higher-level, lower-resolution models. This allows analysts to explore how engineering and tactics changes can affect campaign effectiveness. This thesis builds upon previous research and examines various methods for employing distributions of engagement-level model outputs as input to campaign-level models, instead of just using the average. We contrast methods for“linking”the engagement-level model to the campaign-level model. Previous research indicates that when expected values alone are propagated through layers of combat models, the final results will likely be biased, and risk underestimated. An air-to-air engagement model is developed to generate a data library that is used as input in a stochastic Lanchester campaign model. A variety of sampling methods are employed to sample from the engagement model's output data library to provide input to the campaign model. The results indicate that the manner in which the engagement and campaign models are linked has substantial impact on the estimates of operational effectiveness and risk. Additionally, our research illustrates how running a designed experiment on the engagement-level model, to generate a library of data that can be linked to the campaign-level model, can support robust decision making.

Benzer Tezler

  1. Makine öğrenme tekniklerine dayalı bölgesel troposferik gecikme modelinin geliştirilmesi

    Development of regional tropospheric delay model based on machine learning techniques

    ALİ UTKU AKAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Jeodezi ve FotogrametriKonya Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEVAT İNAL

  2. Hierarchical dirichlet process based gamma mixture modelling for terahertz band wireless communication channels and statistical modelling of 240 GHz - 300 GHz band

    Terahertz bandı kablosuz haberleşme kanalları için hiyerarşik dirichlet sürecine dayalı gamma karışım modeli ve 240 GHz-300 GHz bandının istatistiksel modellenmesi

    ERHAN KARAKOCA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT

  3. Hiyerarşik kipleme kullanılan işbirlikli haberleşme sistemlerinde çeşitleme kazancı incelemesi

    Hiyerarşik kipleme kullanılan işbirlikli haberleşme sistemlerinde çeşitleme kazancı incelemesi

    AHMET ZAHİD YALÇIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTobb Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AYŞE MELDA YÜKSEL

  4. A learning-centric end-to-end hybrid system for in-situ thermographic inspection in automated fiber placement

    Otomatik fiber yerleştirmede yerinde termal denetim için öğrenme tabanlı uçtan uca hibrit bir sistem

    MUHAMMED ZEMZEMOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Mekatronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ÜNEL

  5. Dağıtılmış sistemlerde saat senkronizasyonu

    Clock synchronization in distributed systems

    KADİR GÖKHAN TERCAN