Navegando por Palavras-chave "Metamodel"

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    Acesso aberto (Open Access)
    Metamodelagem da estimativa da probabilidade de uma bateria antiaérea destruir uma aeronave de ataque em função da distância
    (Universidade Federal de São Paulo, 2022-01-26) Duarte, Gieser Augusto Rauber [UNIFESP]; Scarpel, Rodrigo Arnaldo; http://lattes.cnpq.br/1846780590444477; http://lattes.cnpq.br/5970869180446320
    A perda de aeronaves em missões de ataque a alvos em solo continua sendo a forma predominante de atrito em operações aéreas militares, tendo correspondido por quatro quintos das aeronaves perdidas na Guerra do Golfo em 1990. Diversas potências militares buscam a mitigação destas perdas, por meio do desenvolvimento e aperfeiçoamento de táticas de combate através da pesquisa operacional, especialmente após o advento das aeronaves de ataque não-tripuladas. Neste contexto, este trabalho debruça-se sobre o tema da penetração de dispositivos de defesa compostos por baterias antiaéreas de cano por aeronaves de ataque, buscando complementar o método desenvolvido por Scarpel e Duarte (2019), cujo método se propunha a mapear o risco ao redor do dispositivo defensivo, permitindo assim a otimização do ataque, em termos da escolha da direção de ataque e formação de voo das aeronaves. Assim, no presente trabalho foi construído um metamodelo representativo de uma função que estima a probabilidade de uma aeronave de ataque ser abatida por uma bateria antiaérea, em função de sua distância à bateria e altura de voo em relação ao solo. O cenário tático foi implementado num software desenvolvido para simulação militar FLAMES. Foi criado um projeto para o experimento computacional, selecionando os pontos a serem simulados, em termos de distância e altura de voo, escolhidos através da técnica de space filling hiper cubo latino. Após a execução do experimento os dados brutos foram processados e alguns pontos verificados em termos da convergência da média da frequência da letalidade, para ajuste do número de rodadas executadas de simulação. Após a obtenção dos resultados do experimento computacional, 70% dos dados processados foram utilizados para executar uma interpolação matemática via Kriging e Natural Neighbour Interpolation para obtenção do metamodelo, o qual foi depois avaliado com os 30% dos dados restantes para verificação da qualidade do ajuste do metamodelo obtido.