防空反导机理分析及筹划决策

由弹道导弹、新一代战机、临近空间飞行器和智能无人系统等组成的空天一体化打击系统已成为空天防御面临的巨大威胁与挑战.本文首先从战场环境、空天打击特点和防空反导特点等角度分析防空反导作战的内在机理,对防空反导作战部署、拦截打击、协同规则等典型作战规则展开了探索设计,提出包含预先筹划、应急筹划和战时临机调控的防空反导筹划流程...     

智能蓝军作战行为模型构建技术研究

本文针对当前蓝军建设逼真度不高、对抗性不强、训练样式难以满足体系作战要求等问题,提出了一种智能蓝军作战行为模型构建技术.首先,本研究基于当前国内外蓝军建设实际,分析了军队智能蓝军模型建设需求;其次,聚焦蓝军合成兵种营,根据智能蓝军建模规律提出智能蓝军模型技术框架,分析了智能蓝军作战行为建模的真实性和对抗性要求,围绕要求...     

汽车加油机器人关键技术分析

传统加油模式使操作人员易受有毒易燃油气的侵害,而且严冬酷暑时加油站作业环境恶劣,因此在加油站配置机器人实现智能化加油变得十分迫切。介绍了国内外汽车加油机器人的研究进展,指出其作业对象的差异性、环境的多变性以及作业过程的危险性。分析了当前汽车加油机器人所采用的加油机构、加注接口以及识别与定位技术的特点,指出加油机构优化、安全控制、智能识别与定位研究是汽车加油机器人发展的方向。     

基于深度强化学习的智能对手自主空战决策技术

为提升空战训练对手的智能性与自主性,提升空战训练效果。针对空战战术训练智能对手自主空战决策问题,提出一种基于深度强化学习的智能体训练方法,采用最大熵强化学习（SAC）算法平衡策略探索与利用的优势,引入自博弈和多智能体联盟训练方法提升空战智能体策略的多样性和鲁棒性。针对一对一近距格斗空战场景建立智能博弈框架及奖励函数,仿真结果表明,基于零经验训练得到的智能体能够有效自主机动决策并实施近距导弹攻击,产生较好的战术效果,证明该方法在一对一近距格斗空战智能体训练中的有效性。     

论智能化条件下党的创新理论武装

习主席指出:“人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力,正深刻改变着人们的生产、生活、学习方式,推动人类社会迎来人机协同、跨界融合、共创分享的智能时代。”当前,以智能化为主要标志的信息技术飞速发展与普及应用,使得开放、多样的思想舆论对部队官兵产生越来越大的影响,重构着官兵的思维、行为和活动方式。如何实施精准理论教育,是智能化条件下党的创新理论武装面临的最现实、最紧迫的课题,必须适应教育环境对象的新变化,加强对新时代官兵思想心理、认知规律、接受特点、行为取向的研究,以需求为基础.     

针对无人机集群对抗的规则与智能耦合约束训练方法

基于无人机集群智能攻防对抗构想,建立了无人机集群智能攻防对抗仿真环境。针对传统强化学习算法中难以通过奖励信号精准控制对抗过程中无人机的速度和攻击角度等问题,提出一种规则与智能耦合约束训练的多智能体深度确定性策略梯度(rule and intelligence coupling constrained multi-agent deep deterministic policy gradient, RIC-MADDPG)算法,该算法采用规则对强化学习中无人机的动作进行约束。实验结果显示,基于RIC-MADDPG方法训练的无人机集群对抗模型能使得红方无人机集群在对抗中的胜率从53%提高至79%,表明采用“智能体训练—发现问题—编写规则—再次智能体训练—再次发现问题—再次编写规则”的方式对优化智能体对抗策略是有效的。研究结果对建立无人机集群智能攻防策略训练体系、开展规则与智能相耦合的集群战法研究具有一定参考意义。     

基于对抗推演的训练样本生成框架

针对军事目标图像智能识别、智能平台对抗等AI算法学习训练缺乏高质量样本难题,提出了一种基于对抗推演的训练样本生成框架。从训练样本的数据格式、作战业务的维度,建立了训练样本分类体系;从样本特征、样本标签两方面,提出了训练样本的表征方法,建立了军事目标图像、目标航迹等训练样本表征模型;建立了基于对抗推演的训练样本生成框架,依据红蓝双方的行为决策模型,开展对抗式仿真推演,积累训练样本数据;以智能空战决策训练样本为典型案例,提出了基于规则与微分方程求解相结合的方法,通过自主对抗模拟产生训练样本数据,支撑智能空战决策AI算法训练。     

反应式集群体系结构在蜂群弹药中的应用研究

随着无人武器集群式作战从想象加速变为现实,这种新型武器和战术势必将成为改变未来战争规则的重要推手。针对集群武器系统缺乏有效理论与系统技术支撑的问题,首先在多智能体理论和仿生集群智能技术的启发下,深入研究了基于集群行为驱动和个体行为规则的分布式决策框架,并结合视觉信息处理技术,构建了基于个体行为规则和集群行为原型的反应式集群框架;然后,建立了蜂群弹药任务和个体行为规则之间的映射关系;最后,将简单的区域搜索、饱和攻击等作战任务进行了嵌入式实现,对影响任务效率的关键因素进行了深入分析,为构建蜂群弹药等智能集群装备提供了技术储备和理论支持。初步仿真结果证明,对于50节点规模的集群,提出的反应式集群决策框架能够引导蜂群弹药高效完成避障、搜索和攻击等任务,且在40%、80%个体失效时搜索效率显著优于慎思式集群。     

高功率密度柴油机热部件散热量MAP研究

为满足某型高功率密度柴油机智能化控制冷却系统的设计需要,构建了高功率密度柴油机与冷却系统的工作过程耦合模型。利用该模型计算了柴油机关键热部件的散热量MAP,并对结果进行了分析。结果表明:一级中冷和二级中冷散热量随环境温度升高而降低;级间中冷散热量随环境温度的升高而升高。应用该方法能够快速掌握高功率密度柴油机的散热规律,为制定智能化控制冷却系统的控制策略提供依据。     

多样化军事任务舆情演化及引导的仿真

针对海军遂行多样化军事任务所面临的日益复杂的社会舆论环境,采用基于Agent的建模理论与方法,建立了舆情演化过程的模型,并对其进行了仿真和分析。首先,提出了个体间观点交互的规则,建立了个体观点交互的舆情演化模型。其次,基于所建模型对不同条件下的舆情演化及引导进行了仿真实验与分析。仿真结果表明,模型的统计结果与实际舆情演化情况相符,具有较强的实际性。