基于双层Soar框架的数字化士兵行为建模方法

针对数字化战场仿真中高分辨率数字化士兵行为建模需求,改进了行为建模的Soar框架,提出了基于双层Soar框架的数字化士兵行为建模方法。围绕双层Soar框架的感知、决策、行动3要素,提出了增强视距感知和超视距感知的概念,建立了数字化士兵感知模型;根据数字化士兵的决策特点,建立了基于策略的决策模型;在分析数字化士兵行动特点的基础上,建立了基于行动元的数字化士兵行动模型。最后,对4种行为建模方法进行了比较,并通过仿真试验验证了基于双层Soar框架的数字化士兵行为建模方法的有效性和所建立模型的可行性。     

基于云重心评判的装甲车辆驾驶技能评估方法

针对当前装甲车辆驾驶技能评估方法存在的问题和应用上的不足,将云理论引入装甲车辆驾驶技能评估,提出了基于云重心评判的装甲车辆驾驶技能评估方法。首先建立了云模型表示的指标体系,通过采集实车驾驶数据获取指标值;然后确定指标权重,计算其加权偏离度并将其输入评测的云发生器,最终得到评估结果。结果表明:基于云重心评判的装甲车辆驾驶技能评估方法能实现对装甲车辆驾驶过程的准确评估,为解决装甲车辆驾驶评估依赖经验教学的问题提供了技术路径。     

轴向剪切条件下功能梯度圆柱形复合材料的界面开裂问题研究

针对外覆功能梯度涂层的圆柱形复合材料在轴向剪切作用下的界面开裂问题,建立了断裂力学分析的理论模型。运用分离变量和无穷级数法,推导了奇异积分方程;利用Lobatto-Chebyshev配点法将其离散为代数方程组,最后得到了应力强度因子的数值解。对数值结果的讨论表明:在涂层外表面固定的条件下,可以通过降低涂层厚度和设计内侧软而外侧硬的涂层2种途径来有效地减小界面的断裂驱动力。研究结果可为工程中该类复合材料的防断裂优化设计提供理论参考。     

装备作战试验设计与评估基本理论研究

针对装备作战试验"为什么试"、"试什么"、"怎么试"、"如何组织试"、"试验结果怎么评"等问题,探析了装备作战试验的基本概念,构建了装备作战试验设计与评估总体框架,论述了装备作战试验目标定位、主要内容、基本方法、组织实施和综合评估等基本理论,为构建装备作战试验理论体系奠定了基础。     

融合阈值法和边缘提取的图像分割算法

针对阈值法分割目标区域不完整和边缘提取断续边缘多的问题,提出了一种融合阈值法分割和多尺度边缘提取的图像分割算法。该算法充分利用阈值分割提供的目标区域信息和边缘提取给出的边缘信息,采用基于区域生长的最大轮廓法连接断续边缘,填充目标孔洞,完成目标分割。利用Matlab平台对该算法进行了验证,结果表明:该算法能有效分割出目标完整轮廓。     

油门开度变化对零差速式双流传动转向动态特性的影响

考察履带车辆转向期间增大发动机油门开度对转向动态特性的影响,基于Matlab/Simulink对油门开度变化转向过程的动态特性进行了仿真分析,应用VBOX试验测试系统设计了某履带车辆转向试验。试验结果表明:通过增大发动机油门开度可以使车辆转向角速度增大,进而缩短转向所需时间;转向阻力较大时,可以采取增大油门的方式提高主动轮转矩,克服不良转向条件,但无法获得更小的转向半径。     

履带式装甲车气动AMT机构设计与试验

针对某型履带式装甲车换挡操纵费力、驾驶员劳动强度大等问题,分析了该型装甲车变速操纵装置的结构和原理,根据该型车辆的结构特点和换挡过程中对换挡机构的要求,设计了气动AMT操纵机构,给出了关键元件的确定原则。对该型装甲车进行了实车改装与试验,试验结果表明:该气动AMT操纵机构工作稳定可靠,能够快速实现平稳、准确换挡,满足了车辆自动变速系统的要求。     

敏捷C2组织鲁棒性研究＊

敏捷性的研究是信息时代的组织研究中的重要方面。设计一种敏捷的C2组织,以保证C2组织在执行任务时能够发挥最佳性能,以达到灵活应对任务、减少资源浪费和提升作战效能的目的,这样的组织被称为敏捷C2组织。从敏捷C2组织形式化概念模型构建开始,对敏捷C2组织的敏捷性测度中的鲁棒性的含义及其测度方法进行详细的定义和阐述,并通过实验对方法进行分析研究验证。     

翼伞精确空投系统归航轨迹规划与控制

翼伞归航轨迹规划与控制问题是翼伞系统在一定初始状态下,利用自身可操作性,完成从初始位置到目标位置的转移问题。针对翼伞空投系统不同归航要求,规划出满足精度要求为圆径概率误差（ CEP ）小于40m的归航轨迹并经过一定量的控制完成翼伞空投系统精确空投任务。首先建立翼伞系统状态空间六自由度模型,并在此基础上提出系统简化稳态模型,通过最优控制方法,规划出满足空投要求的最优归航轨迹后对翼伞进行不断控制直至目标点。最后通过Matlab仿真试验,绘出翼伞系统归航轨迹图与控制变化图。     

基于改进萤火虫优化算法的BP神经网络目标群威胁判断

以舰艇防空作战目标选择决策和规划需求为背景,针对萤火虫算法求解精度不高且收敛速度较慢的问题,提出可动态调整步长的改进萤火虫优化算法。在改进萤火虫优化算法的基础上,建立基于改进萤火虫优化算法的BP神经网络目标群威胁判断结构模型。通过改进萤火虫算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,能够更好地预测测试集。实验结果表明,该方法可快速、准确地实现目标群威胁判断。