Sequential dynamic resource allocation in multi-beam satellite systems:A learning-based optimization method

Multi-beam antenna and beam hopping technologies are an effective solution for scarce satellite frequency resources. One of the primary challenges accompanying with Multi-Beam Satellites(MBS) is an efficient Dynamic Resource Allocation(DRA) strategy. This paper presents a learning-based Hybrid-Action Deep Q-Network(HADQN) algorithm to address the sequential decision-making optimization problem in DRA. By using a parameterized hybrid action space,HADQN makes it possible to schedule the beam patte...     

航天器反应式碎片规避动作规划方法

提出一种航天器反应式碎片规避动作规划方法，首先以扰动流体动态系统(IFDS)算法作为动作规划的基础算法，通过其中的总和扰动矩阵对航天器的轨道速度矢量进行修正，实现轨道机动规避；然后，建立基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)深度强化学习算法的反应式动作规划方法，通过TD3在线优化IFDS规划参数，实现对碎片群的“状态-动作”最优、快速规避决策。在此基础上，将优先级经验回放和渐进式学习策略引入该方法中，提升训练效率。最后，仿真结果表明，所提方法可使航天器安全规避多发、突发、动态且形状各异的空间碎片群，且具有较好的实时性。     

SiO2气凝胶骨架增强改性研究进展

分析SiO_2气凝胶骨架增强改性的特点,阐述了共前驱体、化学添加剂、老化、表面改性和热处理工艺在SiO_2气凝胶骨架增强方面的国内外研究动态和未来发展趋势,以期为设计并优化SiO_2气凝胶的微结构及性能提供理论依据和方法。     

面向超燃数值模拟的正癸烷高温骨架机理

为了得到一个适用于超声速燃烧模拟的小规模正癸烷骨架机理，以现有的正癸烷燃烧机理（S709）为基础，通过机理简化和参数对比优化的方法，构建了包含27个物种和105个反应的高温骨架机理（S27）。在温度（T：1000–2000 K）、压力（p：0.1–0.3 MPa）、当量比（Φ：0.5–1.5）的超燃典型工况范围内，通过Chemkin-Pro软件计算了S27对于层流火焰速度、点火延迟时间、熄火拉伸率的预测值，在0.1 MPa富燃条件（Φ=1.7）下，计算了主要物种浓度分布，并与文献正癸烷骨架机理（S40，S96）、S709的模拟值和实验数据进行对比，以验证机理的合理性。结果表明S27的计算结果与文献实验数据和S709结果吻合良好。通过研究S27在高温条件下含C物种的反应途径以及影响层流火焰速度的关键反应，进一步证明了S27的合理性。相较于S709及其他正癸烷骨架机理，S27极大地提升了计算效率，展现了此机理应用于超燃流场数值模拟的良好前景。     

集群多机器人系统建模研究的发展与展望

凭借高效、鲁棒、应用广泛的特性,集群多机器人系统已经成为当今研究的热点课题之一,具有重要的实用价值。首先简述了自顶而下和自底而上两种多机器人系统研究思路的当前研究概况。然后从拟生物集群系统模型引入,进而引出一致性系统模型,针对低阶、高阶、异质、时延等一致性模型进行分析总结,单独阐述了多智能体强化学习系统模型的研究情况,并分别讨论了三种集群多机器人系统自组织建模方法的研究现状与各自存在的问题,总结与分析了集群多机器人系统运动的发生机理。最后,分析了现有集群多机器人系统模型尚待解决的关键问题和面临的挑战,并对其未来发展进行了展望。