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。     

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.     

LEVEL DECISION-MAKING FOR AERO-ENGINE MODULES BASED ON INCREMENTAL KNOWLEDGE LEARNING

The maintenance of an aero-engine usually includes three levels, and the maintenance cost and period greatly differ depending on the different maintenance levels. To plan a reasonable maintenance budget program, airlines would like to predict the maintenance level of aero-engine before repairing in terms of performance parame- ters, which can provide more economic benefits. The maintenance level decision rules are mined using the histori- cal maintenance data of a civil aero-engine based on the rough set theory, and a variety of possible models of upda- ting rules produced by newly increased maintenance cases added to the historical maintenance case database are in- vestigated by the means of incremental machine learning. The continuously updated rules can provide reasonable guidance suggestions for engineers and decision support for planning a maintenance budget program before repai- ring. The results of an example show that the decision rules become more typical and robust, and they are more accurate to predict the maintenance level of an aero-engine module as the maintenance data increase, which illus- trates the feasibility of the represented method.     

空中力量体系分布式决策机制研究

针对空中力量体系对抗实际,抽象出空中力量体系的决策网络,进而分析分布式决策的概念及内容,构建空中力量体系分布式决策机制,提出协商轮次、方案包容度、方案接受度、方案分散度等概念,给出了分布式决策机制运行流程,最后通过Matlab软件进行实例仿真。研究结果表明,该决策机制能够快速、有效地实现分布式决策。     

无人机在恶劣气象条件下的自主决策技术

无人机(UAV)在实际战场环境中受恶劣气象条件等许多不确定因素的影响,因此必须不断提高其自主决策能力。主要研究无人机自主探测恶劣气象并进行自主决策的问题,首先介绍了影响无人机飞行的典型恶劣气象条件,然后提出了利用机载传感器获取气象信息并建立恶劣气象数学模型的方案,并提出了采用专家系统理论解决无人机遭遇恶劣气象时的自主决策问题。最后,对无人机在风切变、雷暴和紊流3种常见恶劣气象下的自主决策过程进行仿真。经分析,决策结果合理,仿真结果验证了该方法的可行性和有效性。     

新一代战斗机机动作战决策与仿真

近距空战要求新一代战斗机具有较好的机动性能.根据基本的空战机动模式进行机动作战决策的建模,在综合飞行/火力/推进分布式计算机实时仿真系统中,运用大机动非线性鲁棒飞行控制律进行了典型的机动作战仿真.仿真结果表明,具有大机动性能的飞机在空战过程中显示出了很好的效益优势.      

基于软系统思想的公共项目决策支持模式研究

首先分析了公共项目决策不同于一般工程项目的特点,公共项目自身牵涉的利益群体众多,相关决策信息复杂,大量涉及人的行为。其次从分析这些特点出发,认为公共项目决策具有软系统特点,从而进一步探讨软系统思想在公共项目决策中运用的可能性。最后提出了基于软系统思想的公共项目决策支持模式框架,并进一步分析了其实现步骤。     

一种新的飞行控制系统结构研究

从分析人类神经控制系统的特点出发,采用类比的方法,根据分层递阶的思想,提出一种我国下一代战斗机的飞行控制平台结构.该递阶结构分为三层,即决策层、组织协调层和执行层.并根据各个机载任务的地位和使用资源的不同将其分别归属到这三个不同的层次中.最后,根据目前的软/硬件水平,提出了一个与此递阶结构相适应的物理布局方案.     

足球机器人比赛中决策策略的动态选择算法

本文提出了一种分层递阶式足球机器人决策子系统的设计，并针对在视觉子系统不采集对方球员信息的情况下，给出了实力对比函数的概念和决策策略的动态选择算法。通过在MiroSoft系统中的实验证明了这是一种有效的策略选择算法。