一个自主Agent框架及其决策

自主性是Agent的最重要的特征。本提出一个自主Agent的框架及其相应的决策机制。首先介绍了用于描述自主Agent的语言;然后基于BDI模型和情境演算理论,提出一个自主Agent的框架;最后给出自主Agent的一种决策过程。     

2.4m风洞M数和稳定段总压控制策略研究

我国自行研制成功的 2 .4m风洞现已投入使用。该风洞控制系统与国内现有风洞相比 ,控制执行系统多而复杂。该风洞成功地采用了所有试验工况M数与稳定段总压同时控制的运行方式。针对被控对象的复杂性 ,分别对神经网络控制、模型跟随自适应控制、自校正控制、智能控制及智能学习控制在该风洞上应用的可行性进行了分析。最后给出了一种智能控制策略 ,调试结果说明该风洞采用的这种控制策略是成功的     

基于延迟时间模型的民机部件维修优化方法

民机视情维修理念推动了维修向高效、经济的方向发展。本文阐述了民机视情维修的概念;研究了延迟时间模型建模原理和建模过程,提出了以维修间隔为约束、以费用率为目标的维修优化模型。针对当前中国确定民机部件维修间隔主要凭借经验的现状,进行仿真分析,并提出通过仿真机体面板的故障数据,将延迟时间模型应用于机体面板的检查与更换等维修决策中。模型以费用最低为目标、维修间隔为约束,优化了维修决策。仿真分析同时研究了不同参数条件下的最优维修间隔的变化情况。研究结果表明该方法提高了部件维修决策的合理性。     

温度对压电陶瓷传感器信号传输的影响研究

近年来,飞机结构健康监测技术得到了快速的发展,并在航空航天等领域得到了广泛的应用,特别是在碳纤维复合材料结构的状态监控与损伤诊断方面更是明确了功能材料与智能结构的发展趋势。首先分析了航空领域典型的结构健康监测技术,包括模态法、机电阻抗法、超声法、声发射法、Lamb波法,并对其中的Lamb波法进行深入讨论。而后,开展了基于Lamb波技术的温度对压电陶瓷传感器信号传输影响的实验研究。该研究考虑了实验装置及传感器在高温环境下的特性,特制了用于测试压电陶瓷传感器信号传输特性的高温实验装置,将压电陶瓷传感器通过机械方式安装于实验装置上,开展环境实验。分别对五档不同温度下的实验结果进行分析,研究结果表明:温度对压电陶瓷传感器信号传输具有一定影响,并给出了信号受温度影响的变化规律。     

航天器太阳电池阵驱动装置的新进展

通常长寿命三轴稳定卫星都采用帆板式太阳电池阵进行能源供应,并使用太阳电池阵驱动装置使电池阵对日定向。国际上从20世纪60年代开始,不断开发研制太阳电池阵驱动装置,以满足在大功率、小型化、适应恶劣环境等方面的特殊需求,经过几代的发展,取得了长足的进步。根据国内收集的相关信息和资料,通过介绍国际该领域的发展及对应需求的典型产品,尝试分析该领域中相应的应用、研究的重点及发展的方向。     

基于智能神经元PID的异步电机直接转矩控制

针对异步电机直接转矩控制系统PID转速调节器的适应性、鲁棒性及抗干扰性较差的问题,提出了基于智能神经元PID转速调节器的异步电机直接转矩控制方法。智能神经元PID转速调节器采用2个神经元控制器进行设计,同时实现了控制器参数的在线调整,磁链调节器和转矩调节器分别采用滞环调节器进行设计。仿真结果表明,基于智能神经元PID的异步电机直接转矩控制系统能快速跟踪参考转速变化,具有很强的抗干扰能力、自适应能力和较强的鲁棒性。     

NNW-TopViz流场可视分析系统

流场可视化技术采用图形图像直观地表现CFD数值模拟的计算结果,使用户能够方便地对这些数据进行分析、比较和研究。然而,CFD数值模拟的流动复杂,其产生的流场数据规模巨大、数据类型复杂、特征提取困难,传统的串行可视化软件效率低、交互手段单一,难以满足数据分析的需求。国家数值风洞（NNW）工程研制了一套流场数据处理可视化软件系统（NNW-TopViz,简称TopViz）,具有对流场数据处理与特征提取、几何图形绘制等可视化与交互功能。根据可视分析效率需求,TopViz实现了线程并行,在多核计算环境下有效提高了可视化计算和交互效率;针对流场特征提取困难、常规方法效率低的问题,TopViz实现了基于卷积神经网络的流场旋涡特征提取方法,提升了特征提取准确率和效率;为提高软件交互效率并提供便捷的交互方式和体验,基于头戴式显示设备和体感控制器构建沉浸式虚拟显示与交互平台,TopViz实现了手势和眼球凝视2种交互方法,提供沉浸式环境下多视图、多角度流场探测方式。     

模糊传感器与区间型多属性决策的信息融合方法

对于日益复杂的信息环境和变化的目标特性,现有的多传感器信息融合方法大多为"静态的",较少考虑传感器可信度变化以及测量过程中的多维特征指标权重的时效性给融合结果带来的影响.为了解决此问题,提出了一种基于模糊理论与区间型多属性决策的信息融合方法.该方法从各传感器对模糊命题支持度的一致性来定义其信息质最优化度,用区间数与多属性决策理论来定义特征识别综合置信度,并从这两方面客观确定了传感器的融合权重,较好地解决了对传感器信息与目标特征权重为模糊与不确定时的合理评价,以此构建了一个智能优化决策层融合识别模型.最后以弹道目标识别实验证明了此方法有较好的时效性和准确性.