水面舰船在服役期间将不可避免的遭到各种武器的攻击,舰船自身的抗冲击性能决定了其生命力大小,进而决定了人员的安全。对于舰船抗冲击问题,所要研究的主要涉及三个方面,一是冲击环境的确定,二是如何提高设备的抗冲击能力,三是怎样更好的进行冲击防护。其中第一个问题是必须首先考虑的基础性问题,只有确定了舰载设备的冲击环境,才能够保证对于设备的抗冲击论证工作的正确性。因此,开展全舰范围内的冲击环境的研究具有实际工程应用价值。本文针对两艘典型的水面舰船有限元模型,分别从频域与时域两个角度研究了全舰冲击环境特性,在此基础上总结得到了冲击环境的概率分布以及修正的抗冲击时域模拟法,并通过两种途径提出了冲击环境的预报方法,旨在为抗冲击设计提供参考依据。以数值试验计算结果为学习样本,利用基于PSO神经网络建立的冲击环境智能预报模型,并结合Monte-Carlo法随机抽样,预测得出随机攻击条件下的大量冲击环境数据。以此为基础,首先进行冲击环境典型相关分析,探讨了武器攻击参数与设备安装位置对冲击环境的影响关系。然后,对冲击环境进行主成分分析与因子分析,以所得结果为中间步骤,应用动态聚类法进行舰船冲击环境区域划分,提出了划分原则与具体方法。最后总结了各区划冲击环境的概率分布形式与相应参数,为随机攻击条件下舰船冲击环境的确定提供了依据。舰船生命力很大程度上决定于舰载关键设备的抗冲击性能。本文对设备进行抗冲击分析时广泛采用的基于BV043/85的时域模拟法进行了探讨。首先介绍了目前最适合分析强非线性非平稳信号的经验模态分解方法,并应用这一方法研究了设备重量变化与冲击环境之间的相互作用。在此基础上对比验证了基于BV043/85的时域模拟法,并提出了修正建议,为设备抗冲击计算提供参考。影响冲击环境的因素众多,冲击环境的准确确定是一个十分复杂的过程。在缺少试验数据的条件下对冲击环境进行初步预估富有实际意义。本文首先采用BP神经网络预报方法,结合改进正交试验设计方法对冲击环境进行预报。然后,在总结大量冲击环境数据变化规律的基础上,采用回归分析方法得到了冲击环境的预报公式,并对其预报效果进行了验证,旨在将其应用于冲击环境初步工程预报。