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。     

模型驱动的作战概念工程化设计方法

作战概念设计是一项军事科学与系统科学相互交织的复杂领域。本文利用模型驱动的“V型”工程化设计方法将军事设计的艺术性和工程方法的科学性进行有机融合,通过构建可视化展现模型、体系化设计模型及科学化论证模型三类核心模型簇,支撑开展作战需求分析、作战概念研提、作战概念体系设计、作战概念验证优化与作战需求确认等活动,形成由作战需求牵引的作战概念研提、设计和验证的工程化设计链路,实现作战概念由原型到样品再到产品的螺旋迭代优化。采用模型驱动的工程化方法设计作战概念必将促进作战概念设计由粗放式的概略定性思辨向系统化的精细定量设计转变,提高作战概念的可操作性和实用化水平。     

低速大雷诺数混合飞艇气动性能分析

针对混合飞艇体积巨大同时气动外形复杂使得现有条件的风洞试验很难精确测量其气动性能的问题,开展了适用于混合飞艇气动性能分析的计算流体力学(CFD)的数值分析方法研究。考虑混合飞艇低速大雷诺数的特点,将变分多尺度方法 (VMS)与动态Smagorinsky大涡模拟(LES)模型相结合,提出了组合的VMSLES湍流模型。将基于RANS方法和LES方法的其他三种湍流模型相对比,利用雷诺数相近、实验数据丰富的6:1长椭球飞艇对不同的湍流模型进行了对比验证。结果显示LES方法预测结果与实验结果吻合较好,优于RANS方法,并能显示更多流动细节,而组合的VMS-LES模型能够更精确地捕获实验研究中观察到的二次涡。利用组合的VMS-LES模型对有翼HAV与多囊瓣HAV进行了气动性能分析,并研究了不同部件对飞艇气动特性的影响。结果表明,由于尾翼表面产生的一次涡与二次涡相互作用,尾翼在增加气动升力的同时也增加了阻力。     

基于平均互信息熵的复杂系统可靠性评定方法

可靠性评定是定量评估系统可靠性水平的重要途径,是对其可靠性进行定量控制的必要手段.某些复杂系统由于研制时间和经费的限制,现场试验样本量极其有限,依赖传统的基于大样本的数理统计方法将难以获得客观结论,因此其可靠性评定一直是工程实践中的技术难题.针对复杂系统可靠性评估和寿命预测时现场样本量不足的问题,提出了一种基于多源信息融合的可靠性评定方法.该方法利用平均互信息熵来度量多源验前信息对可靠性评定不确定性减少所起的作用,以此为依据确定多源信息融合权重,并通过融合验前分布进行复杂系统的可靠性评定,从而减少了评定过程中的主观性,增强了评定结论的可信性.最后通过仿真实例验证了方法的有效性.     

改进警卫形式刍议

警卫形式是警卫控制的外在表现形式.改进警卫形式的意义;当前警卫形式存在的主要问题及改进警卫形式的主要方法和措施.