基于深度强化学习的兵棋推演决策方法框架

针对兵棋推演的自动对抗问题,文章提出基于深度学习网络和强化学习模型来构建对抗策略。文章结合深度强化学习技术优势,立足多源层次化的战场态势描述,提出面向智能博弈的战场态势表示方法;将作战指挥分层分域的原则同即时策略游戏中的模块化和分层架构相结合,提出一种层次化和模块化深度强化学习方法框架,用于各决策智能体与战场环境交互的机制以及对抗策略的产生;为满足实际作战响应高实时特点,提出压缩的深度强化学习,提升模型输出速度;为改善对不同环境的适应性,提出利用深度迁移学习提升模型泛化能力。     

耦合封闭声腔的主导声辐射模态确定方法

将在某一频率下或某一频段内对封闭声腔声势能起主要作用的一阶或几阶声辐射模态定义为耦合封闭声腔的主导声辐射模态。准确认定主导声辐射模态至关重要,直接影响有源控制效果。然而,现有的主导声辐射模态确定方法,要么仅考虑辐射效率的作用而忽视模态幅度的影响,要么就需要用到结构模态信息,难以实现工程应用。基于此,综合运用计算和测试手段,全面考虑辐射效率和模态幅度两个因素,提出了一种基于“初选—预留—后验”的主导声辐射模态确定方法,并通过实验研究证明了该方法的有效性和可行性。结果表明：提出的确定方法能够准确认定主导声辐射模态,确定过程中不需要用到辐射体的结构模态信息,可用于指导控制目标选取或重构封闭声腔声势能。     

涡轮阻尼器叶片区瞬态流动及 压力脉动特性研究

为了获取涡轮阻尼器叶片区液体压力的脉动特性,首先采用CFD数值计算和试验验证的方法,提取了某型涡轮阻尼器工作时液体瞬态流动特性参数;,然后,分析了叶片迎水面及背水面流场压力脉动规律。研究结果表明:内流场瞬态的漩涡和流动分离,造成内部压力分布不均,且呈周期性变化;泵轮叶片迎水面和背水面压力脉动的频率为叶轮转频的倍数值,主频为单倍叶轮转频。利用某涡轮阻尼器样机开展了相应的试验验证,试验结果与CFD分析计算结果吻合较好,验证了理论分析的正确性。     

一种抗遮挡的时空上下文目标跟踪

目标跟踪是一个比较热门的研究方向,其性能受到多方面影响。时空上下文跟踪算法是利用目标附近的信息对目标进行跟踪,但该算法的不足是仅使用单一的灰度特征和固定的学习率。将HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征与灰度特征进行融合,且对跟踪结果进行相似度计算进而抑制目标的漂移,采用自适应变化的学习率以适应跟踪目标的变化。经过仿真实验证明,相较于时空上下文跟踪算法所提出的方法鲁棒性更好,对光照的变化、目标形变以及遮挡等情况下都具有较强的跟踪能力。     

OQAM/OFDM系统峰均比影响因素研究

针对OQAM/OFDM系统存在较高的峰均比的问题,从使用的原型滤波器类型和插入的导频方法两个方面进行了仿真分析。经研究,插入导频会使系统PAPR性能降低,而不同的原型滤波器对系统PAPR性能没有影响。格状导频中,AP法、预编码法和置零法分别对系统PAPR性能有不同程度的影响;增大预编码法的导频间隔会提高系统PAPR性能,但会降低系统的BER性能。块状导频中,系统PAPR性能随着导频列数的增加而降低;导频列数相同时,改变导频的数值不会影响系统PAPR性能。研究结果为OQAM/OFDM峰均比算法研究和导频设计提供参考。     

基于多介质ALE方法的大型弹体入水载荷特性研究

针对目前对大型弹体高速(200～300 m/s)入水现象研究的不足,首先建立了基于多介质任意拉格朗日-欧拉(Multi-material ALE)方法的大型弹体高速入水有限元模型,并用入水空泡轮廓经验公式对该模型的准确性进行了验证;然后,分析了头型变化对弹体总体入水载荷的影响,以及入水角变化对弹体总体入水载荷及弹道稳定性的影响。结果表明:弹体入水载荷峰值随着头部等效底升角的增大而减小,随着入水角的增大而增大;在一定范围内,入水角越大,弹道稳定性越好。     

基于扩展标记变迁模型的时钟同步协议正确性验证

时钟同步协议是时间触发网络的一个重要组成部分,是时间触发网络实时性和确定性的关键。本文基于扩展标记变迁模型对时钟同步协议进行建模,基于模型检测方法对协议是否满足正确性属性进行验证。验证结果证明了在不同启动场景下时钟同步网络协议的正确性,也表明了扩展标记变迁模型对于协议验证的有效性。