基于深度强化学习的无人战车自主行为决策

针对高动态强对抗战场环境下,无人战车面临的自主行为决策问题,分析了未来陆战场无人战车实际作战需求,构建了基于马尔可夫决策过程的自主行为决策模型,提出了一种深度强化学习结合行为树的方法,利用行为树的逻辑规则与先验知识降低强化学习问题的难度,保证收敛性和鲁棒性,同时使行为决策模型具有学习能力.构建典型作战场景,验证深度强化...     

Gas metal arc welding of high nitrogen stainless steel with Ar-N2-O2 ternary shielding gas

High nitrogen stainless steel with nitrogen content of 0.75％was welded by gas metal arc welding with Ar—N2-O2 ternary shielding gas. The effect of the ternary shielding gas on the retention and improvement of nitrogen content in the weld was identified. Surfacing test was conducted first to compare the ability of O2 and CO2 in prompting nitrogen dissolution. The nitrogen content of the surfacing metal with O2 is slightly higher than CO2. And then Ar—N2-O2 shielding gas was applied to weld high nitrogen stainless steel. After using N2-containing shielding gas, the nitrogen content of the weld was improved by 0.1 wt％. As N2 continued to increase, the increment of nitrogen content was not obvious, but the ferrite decreased from the top to the bottom. When the proportion of N2 reached 20％, a full austenitic weld was obtained and the tensile strength was improved by 8.7％. Combined with the results of surfacing test and welding test, it is concluded that the main effect of N2 is to inhibit the escape of nitrogen and suppress the ni-trogen diffusion from bottom to the top in the molten pool.     

基于重心动力学及虚拟模型的单腿平台运动控制

传统单腿平台控制方法仅关注机身的运动,较难适用于腿部重量较大的单腿平台运动的准确控制.在单腿平台运动学及重心动力学建模基础上,提出了融合重心动力学及虚拟模型的控制方法.在单腿平台运动过程分析基础上,运用Simulink与Adams对单腿平台竖直干扰过程及下落缓冲过程进行动力学仿真,并与虚拟模型控制算法进行对比.结果表明...     

圆形电流误差边界限定形式的永磁同步电机预测控制

针对图形边界限定形式的感应电机预测控制存在简洁、直观等优点,进一步考虑将该控制策略应用于永磁同步电机.预测控制将电机和逆变器作为一个系统整体考虑,以空间电流矢量为控制对象,直接产生逆变器的开关控制信号.基于永磁同步电机在转子磁场坐标系下的数学模型,推导出电流矢量导数的估测模型,进而预测出电流矢量的轨迹,根据最优电压矢量选择判据选定开关状态,完成基于圆形电流误差边界限定形式的永磁同步电机的预测控制算法.通过MATLAB/SIMULINK进行仿真,仿真结果证明了提出方法的有效性.     

鱼雷非线性控制系统的研究进展与展望

鱼雷在作空间运动时是一个复杂的动力学系统,其动力学行为有很强的非线性．文章综述了鱼雷非线性控制系统的研究进展,探讨了其今后的发展方向,揭示了现代微分动力系统理论在鱼雷非线性系统及控制领域的应用前景．     

陆战Agent学习机理模型研究

陆战Agent是陆军作战复杂系统ABMS核心的基础要素,学习是陆战Agent适应复杂动态陆战环境的重要能力,如何构建符合陆军作战特点的陆战Agent学习机理模型,是陆军作战复杂系统ABMS必须要解决的关键问题之一。通过陆战Agent基于效果学习本质特征和强化学习算法的分析,结合陆战Agent通信和指挥控制的特点,提出了基于知识共享的陆战Agent PS强化学习机理模型。与一般强化学习模型相比,该模型既能解决感知混淆和学习一致性的问题,又能节省存储空间,提高运行效率,还可实现不同形式的知识共享,增强陆战Agent系统的整体学习和完成作战任务的能力。     

建筑火灾风险模糊综合评估方法研究

按照建筑火灾发展的不同时间阶段,建立了四阶段的模糊综合评估模型,用来评估财产损失和建筑损坏情况。根据专家意见和笔者研究,确定了建筑火灾风险评估指标体系,使用层次分析法得到各指标权重,并对某大厦进行了火灾风险评估。研究结果表明该方法具有较好的应用价值,实现了用模糊综合评估方法对建筑火灾分阶段的风险评估,反映出火灾发展各时间阶段的情况和影响火灾风险的主要因素。     

视景仿真中运动实体的动态碰撞检测

在视景仿真中,经常会出现运动实体穿入或穿透其他实体的现象,而用现有的各类包围盒模型不能很好地处理这一问题。为了解决这个问题,介绍了包围盒方法,分析了实体平动、转动、组合运动及相应包围盒的碰撞检测;针对所发现的问题,提出动态碰撞检测方法,并建立了运动实体的动态碰撞检测模型;运用OpenGVS图形引擎,通过VC++编程对模型进行了仿真,通过对仿真结果的对比实验,验证了模型的可行性。     

基于复杂性分析方法框架的陆战Agent模型框架研究

陆战Agent是陆军作战复杂系统ABMS核心的基础要素,如何从系统的复杂性研究出发构建陆战Agent模型,是陆军作战复杂系统ABMS必须要解决的关键问题。以复杂性分析方法框架为指导,通过对陆军作战复杂系统ABMS内在本质和陆战Agent特点的分析,提出陆战Agent模型框架,为陆军作战复杂系统的ABMS奠定基础。     

信息对抗蓝军在基地化训练中的应用研究

依托训练基地开展信息化条件下的军事训练已经成为发达国家军队战斗力生成和提高的主要途径,信息对抗蓝军对于开展基地化训练非常重要。利用信息对抗功能要素抽组的方法模拟潜在信息作战对手,在实践中是可行的;信息对抗任务蓝军在基地化训练中的典型应用途径有3个方面。