快速放射性沾染检查车设计

在研制大型武器装备、车辆和人员进行快速放射性沾染车的基础上,对该装备的技术方案进行了着重阐述。     

舰机网络化协同对潜鱼雷攻击准确性分析及仿真

在舰机网络化协同反潜过程中,由于各种误差的存在,导致舰艇对潜鱼雷攻击存在偏差。首先分析了舰机网络化协同攻潜过程中的误差,给出了鱼雷攻击的偏移距离计算模型,并在此基础上进行了仿真实验,分析了不同误差对鱼雷攻击偏移距离的影响情况。     

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登山家登山是因为山在那里,我登山是因为使命在那里。——兰州军区某测绘信息中心主任王明孝谈他和登山爱好者的不同。工作23年,他翻越海拔4000米以上的雪山200多座。工作标准敢立排头,廉洁自律敢拍胸脯,较真碰硬敢严规矩敬业奉献敢舍名利。——南京军区某摩步旅党委一班人的四敢精神。     

舰艇编队对潜搜索效能分析

对潜搜索是水面舰艇编队反潜作战的重要组成部分,是海军兵力实施对潜攻击的前提和保证.分析了水面舰艇对潜搜索的基本特点和水面舰艇编队对潜搜索有效宽度,并分析了潜艇逃脱初始位置处于搜索有效区时编队的搜索概率,提出了水面舰艇编队对潜搜索效能的基本模型,使水面舰艇编队对潜搜索的实施和提高搜索效能具有理论指导意义.     

超细粉体颗粒表面改性研究进展

概述了超细粉体颗粒表面改性的重要性、团聚原因和表面改性的作用,重点阐述了不同的表面处理方法及粒子与多种改性剂之间的相互作用机理,指出了超细粉体颗粒改性的目的在于通过降低粒子的表面能和改变粒子的表面极性,减少粒子间的团聚,促进超细粉体粒子的分散。     

基于异环境重要性采样的增强DDRQN网络

针对局部可观测多智能体学习环境下,智能体与环境频繁交互造成环境不稳定,导致智能体无法使用经验回放机制(experience replay)的问题,采用了一种基于异环境重要性采样的回放经验利用机制。并结合该机制再深度强化学习算法,深度分布式循环Q网络(DDRQN)基础上进行了改进,提出一种增强型的深度分布式循环Q网络。通过对Deep Mind的Py SC2平台Defeat Roaches局部可观测多智能体学习环境实验结果对比分析表明,增强型的深度分布式循环Q网络相比于DDRQN网络,具有良好的学习性能,稳定性、收敛速度均具有显著提升。     

基于元课程强化学习的多智能体协同博弈技术

多智能体协同博弈具有实时及动作连续性、非完全信息博弈、庞大的搜索空间、多复杂任务和时间空间推理等特点,是当前人工智能领域极具挑战的难题之一。针对大规模多智能体强化学习训练时间长、难以收敛等问题,提出了一种基于Actor-Critic的多智能体强化学习协同博弈框架,利用元课程强化学习方法对小规模场景进行基础课程元模型提取,并且基于课程学习向大规模场景进行模型迁移,在元模型基础上继续进行训练,扩展元模型策略网络,最终得到较优协同博弈策略。在《星际争霸Ⅱ》平台上进行仿真实验,结果表明：基于元课程强化学习的多智能体协同博弈技术可有效地加速其训练过程,相较于传统训练方法可以在较短时间内达到较高的胜率,训练速度提升约40%,该方法可有效支撑多智能体协同博弈策略的高效生成,为低资源下的强化学习高效训练奠定理论基础。     

脊形前体俯仰动态绕流数值模拟研究

针对飞行器俯仰运动时流场结构会跨越显著差异的流态,且其气动力和力矩会呈现强烈的非定常、非线性的动态流场特性,采用IDDES混合湍流模型,研究了脊形角90°的前体俯仰运动时的动态流场特性以及来流马赫数对俯仰振荡动态涡流场结构和非定常气动力的影响。研究结果表明：对于脊形前体大振幅俯仰振荡运动,上仰时前体涡破裂延迟,导致大攻角时升力、阻力和俯仰力矩明显大于相应攻角的静态值;下俯时前体涡再附延迟,且远离机身壁面,导致升力、阻力和俯仰力矩比上仰时小,非定常气动力迟滞效应显著;同时,马赫数越小,俯仰振荡的迟滞效应越显著。     

机载多智能体信息融合决策系统

将多智能体技术引入到多传感器信息融合领域,通过充分利用智能体的自主性,分布性和协作性等优点,构建基于多智能体的机载信息融合决策系统.详细介绍了多智能体技术在该融合决策系统中的应用,重点描述了各智能体的功能,融合决策体系的结构框架,工作机制和软件实现等内容,为信息融合技术的发展开辟了新的方向.