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961.
962.
963.
964.
随着陆战平台全电化技术的加速发展,战斗平台大功率用电负载不断增加,电能需求急剧上升,且不同负载驱动特性迥异,对车载综合电力系统的供电性能与负载适应性提出了苛刻要求。针对上述问题,探讨了一种车载综合电力系统动态重构方法,利用系统内部各装置、部件组合重构,构建出适应不同应用环境的多种工作模式;在此基础上,设计了工作模式层次化状态集,提出了基于有限状态机的工作模式转换与功率流动态控制方法,将其应用于工程实践。装车试验结果表明:系统模式转换灵活,冗余度高,动态重构能力强,负载适应性好,可为高适应性车载综合电力系统研究提供参考。 相似文献
965.
966.
967.
为有效解决现有燃气引射气源存在的诸多缺点,适应一种引射系统大流量、小型化的需要,在综合分析各燃气引射气源方案的基础上,研制了一种以空气、酒精作为推进剂的多点喷射结构的燃气发生器,并开展了多种工况下的试验研究。结果表明:采用的多点喷射方案大大提高了空间利用率,有效满足了引射系统小型化的要求;喷雾性能好,喷雾锥角及粒径优于设计指标要求;点火可靠性高,解决了领域内现有燃气发生器点火可靠性低的缺点;点火迅速,燃烧平稳,可实现较为均匀的出口温度场;燃气发生器工作范围较宽,能在余气系数2.52~4.34范围内稳定燃烧;高效的火焰筒内壁空气冷却方式有效保证了燃气发生器长时间工作运行。 相似文献
968.
近年来,基于深度强化学习的机器学习技术突破性进展为智能博弈对抗提供了新的技术发展方向。针对智能对抗中异构多智能体强化学习算法训练收敛速度慢,训练效果差异大等问题,提出了一种先验知识驱动的多智能体强化学习博弈对抗算法PK-MADDPG,构建了双重Critic框架下的MADDPG模型。该模型使用了经验优先回放技术来优化先验知识提取,在博弈对抗训练中取得显著的效果。论文成果应用于MaCA异构多智能体博弈对抗全国竞赛,将PK-MADDPG算法与经典规则算法的博弈对抗结果进行比较,验证了所提算法的有效性。 相似文献
969.
针对策略未知逃逸无人机环境中多无人机协同追捕对抗任务,提出P3C-MADDPG算法的多无人机协同追捕对抗策略。首先,为解决多智能体深度确定性策略梯度(Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient, MADDPG)算法训练速度慢和Q值高估问题,在MADDPG算法中分别采用基于树形结构储存的优先经验回放机制(Prioritized Experience Replay, PER)和设计的3线程并行Critic网络模型,提出P3C-MADDPG算法。然后基于构建的无人机运动学模型,设计追逃无人机的状态空间、稀疏奖励与引导式奖励相结合的奖励函数、加速度不同的追逃动作空间等训练要素。最后基于上述训练要素,通过P3C-MADDPG算法生成策略未知逃逸无人机环境中多无人机协同追捕对抗策略。仿真实验表明,P3C-MADDPG算法在训练速度上平均提升了11.7%,Q值平均降低6.06%,生成的多无人机协同追捕对抗策略能有效避开障碍物,能实现对策略未知逃逸无人机的智能追捕。 相似文献
970.
针对未来多域协同体系级作战下的航空通信动态规划需求,根据仿真系统与实际系统的虚实映射、实时同步、共生演进和闭环优化的系统目标,提出了平行仿真系统在航空通信装备作战效能提升、装备内场增量式集成测试验证、装备智能健康管理以及虚实结合的试飞训练等方向的应用构想,建立了一种面向航空通信的平行仿真系统架构,给出了系统组成,分析了系统涉及的实时数据采集、多分支并行仿真推演和基于人工智能的态势预测与智能决策等关键技术难题,为平行仿真技术在航空通信领域的具体应用奠定理论基础。 相似文献