基于智能变后缘的超微型无人机高度控制研究

针对微型旋翼飞行器在飞行时,因旋翼表面容易发生流动分离而造成升力损失的问题,开展了采用连续后缘襟翼（CTEF）来改变飞行器升力的技术研究。首先,开展了不同安装角下微型旋翼的推进性能研究,建立了微型旋翼模型,对其进行推进性能分析;然后,利用P (VDF-TrFE)材料制作CTEF,采用单向流固耦合的方法对使用CTEF的旋翼进行推进性能分析,结果表明后缘襟翼在电压驱动下可以实现有效偏转,偏转产生的等效安装角在12°左右,最高可将拉力提升40%;最后,基于PID控制器设计无人机高度控制系统,通过控制驱动电压,实现控制无人机高度的目的。仿真结果表明控制系统的响应时间在6 s左右,超调量在5%左右。研究表明,提出的基于P (VDFTrFE)材料的无人机高度控制系统可以实现无人机高度通道的有效控制,证实了CTEF在旋翼飞行器控制方面的潜力。     

杀伤增强装置破片低速抛撒技术研究

针对杀伤增强装置技术需求,提出了采用炸药作为杀伤增强装置破片驱动能源的方案。对以炸药为驱动能源的大质量破片低速抛撒结构进行了理论分析,并推导出了破片速度的理论计算公式。设计了杀伤增强装置的破片抛撒环方案,并进行了5组实验,实验测得的破片速度与理论计算结果相比,相对误差不大于9.1%。分析后认为炸药加载方式能够很好地实现杀伤增强装置的功能,相比火药方式反应更为迅速,加载结构更为简洁,可行性好,也易于实现。     

军用无人机技术智能化发展及应用

军用无人机作为收集战场信息和军事打击的新兴手段和工具,以其机动灵活、战场生存能力强等独特优势,能够方便快速地获取战场态势,极大地弥补了传统作战方式和侦查手段的短板和不足。智能无人系统的发展可能会引领军事领域的重大变革甚至改变战争形态。文章介绍了无人机技术在军事领域中的发展和应用现状,并从飞行控制、火控系统、任务规划以及无人机集群等方面浅析了军用无人机技术智能化发展方向。     

基于改进强化学习的多无人机协同对抗算法研究

多无人机的作战协同研究内容主要包含飞行协同、侦察协同及干扰协同,随着无人机数量及协同决策内容的增加,多智能体强化学习模型的状态空间及动作空间维度呈指数增长,多智能体强化学习算法在训练中不易收敛,协同决策水平难以得到显著提升。采用并对多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)算法原理进行模型构建,在此基础上提出了一种选择性经验存储策略的多智能体深度确定性策略梯度(SES-MADDPG)算法。该算法通过设置回收存储标准以及选择性因子,对进入经验池的经验进行选择性存储,以缓解奖励稀疏的问题。仿真实验表明,在保证算法时间复杂度的前提下,SES-MADDPG算法比其他强化学习算法有了更好的收敛效果,相较于MADDPG算法,任务完成率提高了25.427%。     

舰炮武器装备智能化维修保障研究

舰炮是水面舰艇装备数量最多、使用最频繁的武器装备,以往以预防性维修为主、临抢修为辅的维修方式,容易同时出现“维修不足”和“维修过剩”等现象,导致维修成本居高不下。以智能化战争时代精益管理需求为牵引,提出了一种基于维修资源视情供应的舰炮武器装备智能化维修保障体系,并建立了以保障周期最短、保障成本最低为目标的区域舰炮武器装备器材调剂供应的优化决策模型,引入了离散化海鸥算法(seagull optimization algorithm, SOA)进行求解,仿真结果表明：该模型算法可有效提供优化的供应方案,并在收敛速度和寻优效果方面有一定优势。     

舰炮一维弹道修正弹的射击诸元解算方法

一维弹道修正弹是一种从常规炮弹发展而来的低成本信息化弹药,目前尚没有成熟的舰炮射击诸元解算方法。分析了一维弹道修正弹的诸元解算需求,量化研究了无控方式解算超越瞄准点方法的解算偏差。在此基础上,提出了一种新的射击诸元解算方法,该方法将缺省开环时刻作为诸元的一部分进行解算。仿真结果表明,新方法解决了无控方式解算超越瞄准点方法在偏流方向上偏差大的问题,实现了舰炮一维弹道修正弹射击诸元的精确解算。     

网络舆情引导智能代理模型

传统马甲机械发帖的网络舆情引导方式智能水平不高,引导效果不佳。人工智能的快速发展为网络舆情智能引导奠定了坚实的理论与技术基础。本文借用和改造智能体的思想和方法来研究网络舆情引导方式,构建自学习、自组织的网络舆情引导智能代理模型,具有网评帖文生成、引导时机与方法选择、协同引导等能力,能够根据网络舆情态势的发展,自适应调整网络舆情引导策略,实现智能化的网络舆情引导。本文的研究成果对于丰富网络舆论斗争理论,占领网络舆论制高点。具有重要理论意义和参考价值。     

相控阵雷达信息在舰炮武器系统中优化使用

相控阵雷达作为全舰统一配置的公共资源,已成为当前舰艇装备发展的一种趋势。从信息流程和解算方法等方面,研究了近程反导舰炮武器系统对相控阵雷达目标信息的优化使用问题,以充分有效地利用相控阵雷达目标探测资源,缩短了舰炮武器系统的反应时间,提高了舰炮武器系统的作战能力。仿真分析表明了方法的有效性。     

机载多智能体任务系统研究

依据云架构背景下战斗机任务系统的作战需求,结合人工智能技术在航空领域的应用研究,提出了机载多智能体任务系统的概念。分析了任务系统的任务架构和功能架构,研究了多智能体任务系统的运行原理和基于OODA的并行任务管理机制,为战斗机智能化任务系统总体设计提供了参考思路,并可进一步推广至无人机领域。