一座小型建筑空调动态负荷的ANN预测研究

人工神经网络(Artificial Neural Network,简称ANN)是一种崭新非线性建模和预测方法,具有良好的非线性品质和极高的拟合精度。在前人研究的基础上,针对一座小型建筑物建立了其空调动态负荷预测的BP模型。为克服常规BP训练算法的缺陷,提出了一种改进的遗传搜索算法,结果证明是一种高效实用的算法。     

导师带徒式智能指挥决策应用模式及关键技术

指挥决策智能化需求日益迫切,而近年来国内外军事智能方面的成就较少涉及这一领域。缺数据、缺知识、缺模型的现状,导致该领域智能化发展相对滞后。基于对领域问题的理解,创新提出导师带徒的指挥决策领域智能化发展思路,并基于近年来知识图谱、强化学习、大型语言模型等前沿技术的发展,构想了“学徒式知识提炼”“授徒式博弈推演”2套导师带徒式指挥决策应用模式,并指出了其中需要突破的关键技术,对指挥决策智能化攻坚具有一定指导意义。     

非高斯噪声下的滤波方法

干扰条件下的机动目标跟踪在一些文献[1][2]中已有讨论,但利用多传感器,尤其是被动传感器进行非高斯观测噪声条件下的目标跟踪仍需要研究。本文讨论了被动传感器在随机干扰条件下进行机动目标跟踪的方法,其观测量包含非高斯噪声,也可能包含影响观测值的随机干扰。与基于卡尔曼滤波的常见方法不同,采用动态规划算法进行多假设检验,从而估计目标的状态。仿真试验表明,本文方法能有效地处理非高斯噪声情况下的目标跟踪问题,而基于卡尔曼滤波的跟踪方法,比如EKF,则效果较差。     

空间双体系绳系统展开阶段末端星姿态动力学分析

为了研究空间系绳系统展开过程中末端星的姿态运动,采用第二类拉格朗日方程建立系统展开及末端星角运动的数学模型,分析展开阶段末端星的姿态动力学特性。建模时将系绳末端连接的母星与子星视为尺寸不可忽略的刚体,且母星质量远大于子星质量,系绳视为有质量的刚性杆。利用该数学模型可以分析系绳系统的展开过程,研究影响末端星姿态运动的主要因素,包括姿态角初始扰动以及末端星动/静不对称性。仿真结果表明,系绳展开时末端星姿态角初始扰动及动静不对称性可能会导致姿态角失稳,出现系绳缠绕星体的情况。仿真结果可以为展开阶段末端星姿态控制提供参考。     

试前可验证正确性的高炮标准值程序设计方法

为保证高炮动态射击诸元标准值程序能够在动飞试验前保证正确性,应用开放-封闭原则建立算法和适用于此算法的测试流程。算法基于所建立的中介坐标系,通过抽象出不同射表的通用接口,区分开程序中变化部分与不变部分,将算法复杂度从动态解题难度简化到静态解题难度;通过在不同试验间共享测试过程,使依此算法编写的程序不变部分和变化部分都可以在动飞试验前经过实际试验的检验。在多种高炮武器系统定型试验中的应用表明,此种方法可以在动飞试验前保证程序的正确性。     

基于动态影响网络的空战效能评估方法

现代先进战机空战任务具有快速机动、快速杀伤等特点,分析了基于马尔科夫链作战行动方案效能模型与动态影响网络的关系,建立了实时影响函数和概率性传播方程,某次超视距空战为案例的实验表明,该方法有效地提高了评估的时效性和准确性,效能评估结果可以为指挥员和飞行员的决策提供辅助决策。