基于PSO-Markov联合模型的无人机路径规划

利用PSO算法对无人机在侦查任务中的路径进行实时规划,将算法与地形、飞行角度、油量等约束条件结合起来,有效地缩减了搜索空间;同时为了在任务中能够更好地掌握无人机完成任务与生存的概率以及整个路径的代价,引入了一种可用于计算风险和评估任务威胁的生存性联合模型,该模型使用了八状态马尔科夫链来描述无人机的状态。仿真实验结果表明,该方法可以有效地检测航路中飞机的各种状态的概率,并以此对整个航路进行评估。     

“三链”视角下智能制造创新发展机制研究

“人工智能+制造业”是我国制造行业转型升级的必经之路。政策链、研发链与生产链的有机结合能够为智能制造发展创造技术条件、功能条件和价值条件。因此,从内部互动的视角探讨其对智能制造创新发展的驱动效应显得尤为必要。本文认为三种链条在并存关系中呈现“去中心化中坚持中心、独立运行中保持协同以及模糊边界中守持边界”的基本特征,三者相互纠缠、互嵌共生,深刻影响着智能制造的创新绩效。因此,建议增强政策链的协调性,提升对研发链和生产链的适切性影响;提高研发链的创造性,强化对政策链和生产链的互动力功能;改善生产链的融合性,加强对政策链和研发链的调适力作用。预计通过“三链”协同促进要素高效配置的观点将对新时代建设制造强国具有一定的参考意义。     

混合动力电动汽车预测控制策略

为了保证混合动力电动汽车动力性和进一步降低燃油消耗,建立了一个预测控制策略,该控制策略采用齐次马尔科夫链对汽车运行状态特征参数进行预测,并根据预测结果对混合动力电动汽车控制策略中发动机工作范围上下限进行调整.与原电力辅助控制策略相比,建立的预测控制策略降低了运行状态对混合动力电动汽车控制策略的影响,使得车辆能够在不同运行工况中都具有良好的燃油经济性.     

时敏目标协同打击链的构建

对时敏目标的打击是网络中心战的典型场景,然而由于在网络中心战背景下,传感器和打击武器可能分属不同的平台,从而出现发现时敏目标时却无法实时调动打击武器的状况,因此有必要研究更高效的协同作战体系结构。本文分析了时敏打击的需求及技术基础设施,提出了协同打击链的基本原则,构建了基于P2P技术协同打击链,并进行了时敏目标打击流程设计。经研究所构建的协同打击链能够压缩传感器到射手的时间,提升对时敏目标的打击能力,为将信息优势转化为打击优势提供了一条技术途径。     

基于动态故障树的航空装备系统可靠性评估方法

为分析复杂航空装备系统的可靠性,提出了基于动态故障树的航空装备系统可靠性评估方法。在传统故障树基础上,引入动态逻辑门,构建系统的动态故障树模型。将动态故障树模块化为独立的静态子树和动态子树,并采用马尔科夫模型进行求解,通过综合分析得到系统失效的概率。运用构建的动态故障树模型,对航空电子系统的可靠性进行了分析和评估,验证了动态故障树用于航空装备系统可靠性评估的有效性和可行性。     

基于Monte Carlo方法的一对二马尔可夫随机格斗模型

讨论了一对二马尔可夫随机格斗双方获胜概率计算问题。提出了一种新颖的一对二马尔可夫随机格斗任意对抗回合双方获胜概率的计算方法,该方法首先基于Monte Carlo仿真计算各个对抗回合中双方发射次序的概率分布,再利用全概率公式确定马尔可夫链的状态转移概率矩阵,从而克服了马尔可夫随机格斗模型往往只能提供无限对抗回合之后格斗双方获胜概率的缺点,为运用马尔可夫随机格斗研究火力运用和弹药分配提供了新途径,并用实例说明了该方法的有效性。     

基于指控链的作战体系网络建模分析

针对作战体系的特点建立作战体系网络模型,提出指控链的概念。在此基础上,通过指控介数、指控效率对作战体系网络效能进行度量。通过设计实验对指标进行验证分析,对实际作战体系的构建具有较好的指导意义。