一种面向服务的数字化工厂体系架构研究

本文以雷达研发制造企业数字化转型过程中的建设经验为基础,分析了现有数字化工厂体系架构在雷达设计研制型企业应用中的优势和不足,结合研制过程实际情况,借鉴面向服务架构的设计理念,提出了一种面向服务的数字化工厂体系架构,解决了传统架构中数据离散型高、系统功能复用性差、拓展性不强的缺点。并以复杂电子组件典型代表微波组件组装车间为对象进行架构的应用,验证了架构的模块低耦合、数据共享互通性强、系统迭代速度快等特点,具有很强的借鉴意义。     

小波理论在大型空间智能结构振动控制中的应用

采用最优控制理论设计智能结构主动振动控制器,针对大型空间智能结构的低频和密频的特性,基于小波尺度函数变换,设计了智能结构的传感器、致动器;最后通过针对某大型空间智能桁架结构的仿真,表明该控制方法是行之有效的。     

基于Agent的数据传输管理系统

为了提高分布交互仿真中数据传输、管理的效率 ,结合软件Agent技术 ,提出了基于Agent的分布仿真数据管理及传输的结构 ,并将其应用于分布式仿真平台网络接口部件的研制开发中 ,形成智能网络接口。智能网络接口的应用可以使用户更加有效地管理分布的、异构的集成环境并提高各仿真站点的仿真速度     

基于合作博弈的智能集群自主聚集研究

智能集群是指由大量智能体构成、采用自组织策略协作完成任务的群体。以无人车集群系统协同监视再入体着靶过程为任务背景,开展智能集群自组织策略的关键技术研究。设计了无人车集群执行再入体着靶协同监视的集群行为模式,提出了基于合作博弈的智能集群自组织策略,各智能体以实现群体聚集为“合作目标”,以降低自身能量消耗为“竞争目标”,开展博弈,基于微粒群算法规划局部路径,最终使群体系统涌现出聚集行为。仿真实验验证了设计的自主聚集策略的有效性。     

智能水陆两栖作战服

一种全新的智能水陆两栖作战服即将装备美国海军陆战队,从今年4月份起,为期21个月的有限测试工作全面展开。     

舰艇智能化管理系统探讨

针对舰艇装备自动化程度的日益提高 ,结合智能化管理系统 ,在具体分析舰艇各个系统的基础上 ,采用结构优化模式 ,提出了总体结构方案 ,并对关键技术的应用加以讨论     

排雷新装备闪亮登场

地雷是一种主要布设在地面或地面以下,杀伤和迟滞进攻之敌的爆炸性武器,在以往的战争中可谓功勋卓著。随着现代科学技术的飞速发展及其在地雷研制领域的广泛应用,使传统地雷发生了深刻的变革,造就出一代全新的重量轻、体积小、威力大的灵巧地雷和智能地雷,使地雷在未来战争中将再现辉煌。同时,也极大地促进了反地雷技术与手段的不断发展和完善。     

基于知识的某新型地空导弹装备的故障智能诊断

为保障系统可靠运行,及时正确地对系统的各种异常状态或故障状态做出诊断,提出一种基于知识的智能诊断方法,并运用该方法建立一个故障分析和诊断系统;在故障树层次诊断模型的基础上,形成了综合模糊推理和规则推理的混合推理方法.通过具体实例表明,采用该方法是可行的.     

基于深度强化学习的分布式UUV集群任务分配算法

任务分配问题是智能体集群研究的基础关键问题之一,UUV集群在任务分配问题方面受到水下探测和通信能力的限制,UUV个体只能获得周围局部信息,常规的全局算法无法得到很好的应用。提出了一种基于深度强化学习和分布式UUV集群组织架构的任务分配算法,算法首先实现每个UUV个体的局部任务分配,其次相邻的个体之间进行信息一致协调,从而实现UUV集群的最优化任务分配。仿真实验结果表明,所提算法相较遗传算法收敛更快,相较合同网算法通信量小,任务分配效率高,且分布式架构不依赖“指挥中心”,UUV集群系统的鲁棒性更高,任务分配可靠性更高。     

基于深度学习多网络融合的网联车辆驾驶行为预测

智能网联车在复杂道路场景中安全行驶需要对周围车辆驾驶意图和行驶轨迹的准确预测。将双向长短期记忆网络(Bi-directional Long Short-Term Memory)、卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial)和注意力机制(Attention Mechanism)相融合,提出一种基于BLSTM-DCG-ATT的网联车辆驾驶意图和行为预测模型。通过正反双向LSTM链路和注意力机制得到具有双重特征的数据,通过卷积生成对抗网络对特征数据进行卷积处理,迭代生成网联车辆及周围车辆的未来时刻变道意图和行驶信息。仿真结果表明：该模型能够在复杂路网、交通流密集的情况下,对网联车辆及其周围车辆的变道意图和行驶轨迹进行准确预测,预测精度达94%。