引信湿热强化试验技术研究

针对传统引信湿热试验的缺点,以某型引信的电子头组件为研究对象,开展了引信的湿热强化试验技术研究。首先分析了湿热强化应力对缺陷的激发效果,即温度和湿度越高,对缺陷的激发效果越好。在此基础上,设计了湿热强化试验方案,并通过试验,暴露了电子头组件的薄弱环节,为提高其环境适应性奠定了基础,同时体现了湿热强化试验在激发引信潜在缺陷、缩短试验周期和降低试验费用方面的优势。还根据试验的反馈信息,对试验方案进行了优化。     

陆战Agent学习机理模型研究

陆战Agent是陆军作战复杂系统ABMS核心的基础要素,学习是陆战Agent适应复杂动态陆战环境的重要能力,如何构建符合陆军作战特点的陆战Agent学习机理模型,是陆军作战复杂系统ABMS必须要解决的关键问题之一。通过陆战Agent基于效果学习本质特征和强化学习算法的分析,结合陆战Agent通信和指挥控制的特点,提出了基于知识共享的陆战Agent PS强化学习机理模型。与一般强化学习模型相比,该模型既能解决感知混淆和学习一致性的问题,又能节省存储空间,提高运行效率,还可实现不同形式的知识共享,增强陆战Agent系统的整体学习和完成作战任务的能力。     

乌海军分区 从转变会风入手强化领导工作作风

会议现场不需战士专门保障,会上不层层发言,讲问题不避重就轻、直奔主题。新春伊始,在乌海军分区政治工作业务对口会上,会议形式新颖、部署全面、时间简短,整个会场清风扑面。这是该分区从转变会风人手,强化领导工作作风的一个重要举措,赢得官兵一致好评。     

强化学习不断提高财务干部理论研究水平

前不久,沈阳军区空军财务处组织所属单位36名理论研究骨干进行了集中培训I。培训采取专题讲座、专家授课、研讨交流等形式,学习了财务管理改革前沿理论,讲授了财务理论研究文章写作技巧,并对重点研究课题进行了研讨。这次培训I对提高本区财务理论研究水平将起到积极的作用。     

变幂次趋近律的滑模制导在防空反导中的应用

为解决导弹在防空反导末制导段攻击机动目标时运用滑模制导方法出现的抖振问题,提出了一种基于变幂次趋近律的滑模制导律.将目标机动视为干扰,通过设计滑模观测器能精确地观测出干扰,将其补偿到制导指令中,改善了导弹的制导效果.将采用改进的变幂次趋近律提高系统的滑模动态的收敛速度,提高其稳定精度.通过与指数趋近律方法相比,该导引律...     

联合战役兵棋AI体系框架设计及关键技术分析

深度强化学习在游戏智能决策领域取得了令人瞩目的突破。多智能体深度强化学习、分层深度强化学习等领域的研究工作正将深度强化学习研究引向深入。由于联合战役兵棋博弈复杂的问题构成难以仅依靠深度强化学习方法解决,因而需要将人的知识经验有机融入强化学习过程中。对深度强化学习算法进行综合分析,并系统总结梳理联合战役兵棋AI的军事运用需求,在此基础上设计联合战役兵棋AI的体系框架并就框架中的相关技术进行探讨。     

基于深度强化学习的智能对手自主空战决策技术

为提升空战训练对手的智能性与自主性,提升空战训练效果。针对空战战术训练智能对手自主空战决策问题,提出一种基于深度强化学习的智能体训练方法,采用最大熵强化学习（SAC）算法平衡策略探索与利用的优势,引入自博弈和多智能体联盟训练方法提升空战智能体策略的多样性和鲁棒性。针对一对一近距格斗空战场景建立智能博弈框架及奖励函数,仿真结果表明,基于零经验训练得到的智能体能够有效自主机动决策并实施近距导弹攻击,产生较好的战术效果,证明该方法在一对一近距格斗空战智能体训练中的有效性。     

持续强化“四个注重” 守护官兵心理安全

心理安全主要涵摄两个意指:其一,人脑对客观世界反映的内在形态是积极的;其二,人在与外界交流时的思想、感情等内心活动是符合常态的。官兵心理安全常常表现为:拥有健康的身心;能够调节工作、学习、训练、生活压力;融洽应对外部环境和人际关系;从角色扮演、职能履行中常常得到满足。     

滑模控制的新型双幂次组合函数趋近律

提出一种基于双幂次组合函数趋近律的新型滑模控制方案。与现有的快速幂次或双幂次趋近律相比,具有更快的收敛速度,同时还保持了全局固定时间收敛特性,收敛时间上界与滑模初值无关。当系统存在有界扰动时,能够使滑模变量在有限时间内收敛到稳态误差界内,同时其稳态误差要小于现有方法的。仿真实验验证了该方法的有效性及理论分析的正确性。     

一种针对坦克速度控制的深度强化学习算法

坦克的无人化将成为作战装备的未来研究方向之一,针对坦克无人驾驶如何提高智能体训练速度是当前深度强化学习领域的一大瓶颈,提出一种最近经验回放的探索策略来对传统的软行动者-评论家算法（soft actor-critic,SAC）进行改进,在训练阶段,赋予最近经验更大权重值,增大其采样概率,从而提高了训练的稳定性和收敛速度。在此基础上,基于应用环境以及作战任务设计奖励函数,提高算法的战场适用性。构建具体作战场景,对改进的算法与传统算法进行对比,结果表明,提出的算法在坦克速度控制上表现出更好的性能。