2023年深度学习技术主要发展动向分析

深度学习已成为人工智能领域的研究热点和主流发展方向之一,为诸多重要应用领域带来了革命性的进步。对2023年深度学习技术热门领域的主要发展动向进行了综合评述。首先介绍了深度学习技术发展现状,其次探讨了深度学习技术的军事应用任务和挑战,最后盘点了深度学习技术的未来重点发展方向。综述表明,大语言模型是深度学习领域在2023年最突出的亮点,世界模型框架下的自监督学习技术、强化学习框架下的人工智能智能体技术等也呈现加速发展态势;环境恶劣与强干扰复杂条件下的高鲁棒性深度学习、面向实时流数据高效处理与内在逻辑关联的深度学习、面向多变作战场景自主决策与快速决策的深度学习、面向跨域数据协同感知与协同推理的深度学习等,是深度学习技术未来重要的发展方向。     

衰减荷载作用下饱和软土的固结分析

研究了衰减荷栽作用下软土一维固结问题,建立了小变形固结模型,探讨了荷载衰减规律,分别求解了相应的小变形和大变形固结边值问题;通过理论解答与6块场地实测沉降的比较,表明用考虑荷载衰减的大变形固结理论计算软土一维固结的沉降值与实测结果接近。     

多机空战系统的歼击机建模技术

分析了多机空战系统的顶层模型结构,给出了机载雷达、武器控制和导弹等三个主要部件的模型,可以将其应用于多机空战仿真系统的数学建模和软件设计中.     

人机混合智能技术主要发展动向分析

人机混合智能是由“人-机-环境”相互作用而产生的新型智能系统。对人机混合智能领域的最新研究与应用动向与进展进行了综合评述。首先介绍DARPA近年来在人机混合智能领域的加速布局;然后盘点了脑机接口、可信人工智能、虚拟现实、环境感知等人机混合智能核心技术的最新科研与应用进展;最后讨论人机混合智能面临的挑战与对未来军事发展的启示。综述表明,机器在未来将更多地用作人类“同事”,而不仅仅是“工具”,人机混合智能的各项核心技术已经不同程度地产生实战应用,而人、机之间的权责分工、能力分配、交互接口、伦理规制等将是人机混合智能进一步发展所需解决的关键问题,人机混合智能将加速军事变革进程,对作战样式、装备体系、战斗力生成模式等带来根本性变化。     

基于空地协同的山地冰川连续探测系统

针对无人机、无人车在复杂环境下运行不稳定、协作性差的问题,提出一种可以在冰雪表面、地形起伏等山地冰川环境下运行的空地机器人冰川探测系统。首先,该系统中无人机可适应高原山地低压、大风环境,无人车可在低温环境、冰雪表面长时间行驶,相应的轻量级地形建模和预测框架可将冰川表面环境点云模型转换成数据量更小的模型,且不造成大幅精度损失。其次,所提系统不仅可通过对驾驶数据、车辆状态数据与地形数据之间的相关分析建立驾驶技能模型,并利用增量式学习方法使驾驶技能模型快速适应冰川环境和复杂地表结构,其基于无人机机动性、无人机能耗、水平距离约束和视距约束的空地协同策略还可以保证系统的通信稳定和平稳运行。验证实验表明,提出的驾驶技能学习方案可以保证无人车在驾驶建议下平稳通过冰川危险地带,提出的空地协同策略可以保持较低水平的跟踪误差与通讯延迟。     

基于D-S证据理论的航母舰机融合效能评估方法

航空母舰舰机融合是航母本舰与舰载机的深度协同,舰机融合效能能直观地反映航空母舰的整体作战效能,提高舰机融合程度对于提升航空母舰作战能力具有重要意义.通过分析航空母舰舰机融合的特点规律,构建了航空母舰舰机融合效能的评价指标体系,针对存在冲突的多证据指标数据融合问题,应用改进后的D-S证据理论建立了航母舰机融合效能评估模型...     

旋翼无人机的多机协同自主探索决策技术综述

随着探索场景复杂性与任务要求不断提高,多机协同自主探索的研究受到越来越多的关注。其中旋翼无人机凭借其敏捷特性,常被用于复杂小范围场景的自主探索任务,对协同探索系统的实时性与自主性具有更高要求。聚焦于旋翼无人机的多机协同探索系统,并重点关注未知环境探索策略以及多机任务分配策略,对当前决策技术的研究进展进行了介绍并对其特点进行分析总结。将未知环境探索策略归类为基于边界、采样以及两者结合的方法进行介绍和对各自特点进行分析;将多机任务分配策略归类为基于市场、拍卖的方法,介绍了两类方法用于任务分配问题的建模过程,并重点关注协同探索工作在现实世界中的具体应用,特别针对考虑通讯限制的任务分配策略进行分析,分析了在限制场景下协同探索面临的挑战以及当前方法。最后,对多机协同探索技术的研究现状进行总结,并对未来研究重点进行了展望。     

基于3D-DIC的UHMWPE软质防弹衣性能测试

软质防弹衣可有效拦截常规手枪弹和低速破片,是警察等执法人员的主要防护装备。为研究某超高分子量聚乙烯(UHMWPE)软质防弹衣在枪弹冲击下的动态力学响应,使用三维数字图像相关技术(three-dimensional digital image correlation, 3D-DIC)进行了9 mm手枪弹侵彻软质防弹衣试验。试验获得了软质防弹衣背后鼓包(back face signature, BFS)的变形场、速度场和应变场等数据。结果表明：软质防弹衣在受子弹撞击后1 000μs内BFS高度急剧增加,达到了34.2 mm;随后增长变缓,约在3 000μs时BFS高度达到最大值60.2 mm; BFS形状由最初的四棱锥形变为最后的“金字塔形”;BFS速度在受撞击后200μs内迅速增长,达到最大值约为126.3 m/s,随后缓慢下降并趋向于0;防弹衣背后vonmises应变场分为4个L型区域,应变最大值出现在“L”的拐点处,400μs时防弹衣的最大vonmises应变为0.27。最后,采用改进的Gauss函数对不同时刻的BFS轮廓进行了曲面拟合,为快速估算任意时刻BFS形状提供了一种有效技术...     

脉冲功率电源故障诊断方法研究

脉冲功率电源是电磁发射系统中最容易发生故障的薄弱环节,脉冲功率电源故障会使整个系统性能下降。针对脉冲功率电源故障,提出基于多层小波分析提取故障信息的模式搜索支持向量机故障诊断方法。通过建立脉冲功率电源的软故障模型,进行仿真分析获得电流故障数据样本,对故障样本进行离散小波分解,获得指定层细节信息的小波系数作为故障特征量;对故障特征量进行主成分分析,将小波系数进行降维,以便有效地进行故障诊断。通过实验,将所提方法故障诊断结果与其他三种故障诊断结果进行比较,验证了所提方法的有效性。     

利用最小二乘支持向量机求解潜艇内外磁场映射模型

为提高潜艇磁隐身能力,应对潜艇固定磁场进行实时监测,提出利用最小二乘支持向量机的潜艇内外磁场映射方法。结合内外映射法和最小二乘支持向量机原理,通过交叉验证优化模型参数,建立由内到外的潜艇磁场映射模型。以潜艇外部垂向固定磁场变化量为分析对象,仿真和实验结果均与标准值吻合良好。与径向基神经网络算法相比,该方法的泛化能力和推算精度有明显提高,且更符合工程实际,对闭环消磁技术的研究具有指导意义。