GPWS方式2数学模型的建立

在研究了机载语音近地警告系统(GPWS)的基础上,建立了方式2的数学模型,弥补了在研究GPWS系统时没有数学模型的不足。方式2的警戒与警告具有特殊性,警戒区是实边界,具有确定的函数关系;警告区是虚边界,函数不确定,是由程序根据时间数据和高度数据自动判断的。该数学模型对加深语音警告系统的理解、培训、开发以及维护提供了一个新的视角。     

基于粗集理论的系统评估

讨论了基于粗集理论的系统综合评估和运用粗集理论进行系统评估指标体系的选择。给出了基于粗集理论进行系统综合评估的一般步骤，研究了运用粗集基本理论进行评估指标体系建立的方法，最后的实验结果验证了本文方法的有效性。     

基于网络化测试技术的通信装备维修保障

未来信息化战争条件下,通信装备朝着网络化、标准化、通用化、系列化、模块化的方向发展,首先在分析现有通信装备维修保障中存在的问题和不足的基础上,提出了应用网络化测试技术的意义,并给出了系统的总体结构和两种软件设计方法;然后对现有通信装备的网络化改造提出了通过连接PC机间接接入,通过接口转换模块接入,现场智能设备嵌入TCP/IP协议三种方式,并对他们进行了分析.     

考虑多因素的可修系统任务可靠性分配方法

在实际工程中,系统常常是由串联、并联、旁联和表决等模型混合而成的复杂可修系统,目前此类系统的可靠性分配方法多采用等分分配等方法,得到的分配结果往往误差较大。本文提出了一种考虑维修、故障逻辑等多因素影响的可修系统任务可靠性分配方法。该方法以系统故障率为待分配指标,首先对包含维修影响的故障率进行转换,然后利用考虑故障逻辑的评分分配法进行分配,最后通过备件系数进行修正,获得分配结果。新方法能够为在实际工程中可修系统的任务可靠性分配提供一种简便易行的方法。      

Maximal admissible mode decision delay in terminal guidance

Mode decision-maker is a critical component in the logic-based Integrated Estimation and Guidance(IEG) system. For the best possible estimation and guidance performance, the mode decision delay of the mode decision-maker should be limited to a range as small as possible. This paper presents a numerical method for computing the maximal admissible mode decision delay that varies with time-to-go. Particular attention has been paid to highly maneuvering target interception in terminal guidance. The results of this research offer useful guidelines for the design of the mode decision-maker in IEG systems.     

云制造环境下机床装备资源选择方法

针对云制造环境下机床装备资源具有数量大、异质异构、服务制约因素多等问题，提出了基于多准则决策的机床装备资源选择方法。首先，利用本体论对机床装备资源建模，将物理资源虚拟化封装，实现虚拟资源与物理资源的逻辑映射。进一步地，使用语言变量量化决策者评估信息，采用模糊决策与试验评价实验室（FDEMATEL）和熵值法（EW）相结合的组合赋权法，引入模糊VIKOR（FVIKOR）多属性决策方法对机床装备资源进行综合评估，建立FDEMATEL-EW-FVIKOR的多准则混合决策模型。最后，将该方法应用于某生产制造企业，实验对比决策结果验证了多准则混合决策模型的可行性和有效性。     

结合跳点引导的无人机随机搜索避撞决策方法

针对无人机在城市空域环境和密集交通流下的避撞决策问题，提出马尔科夫决策过程（MDP）和蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法对该问题进行建模求解。蒙特卡洛树搜索算法在求解过程中为保证实时性而使其搜索深度受限，容易陷入局部最优，导致在含有静态障碍的场景中无法实现避撞的同时保证全局航迹最优。因此结合跳点搜索算法在全局规划上的优势，建立离散路径点引导无人机并改进奖励函数来权衡飞行路线，在进行动态避撞的同时实现对静态障碍的全局避撞。经过多个实验场景仿真，其结果表明改进后的算法均能在不同场景中获得更好的性能表现。特别是在凹形限飞区空域仿真模型中，改进后的算法相对于原始的蒙特卡洛树搜索算法，其冲突概率降低了36%并且飞行时间缩短47.8%。     

基于DDPG算法的无人机集群追击任务

无人机的集群化应用技术是近年来的研究热点，随着无人机自主智能的不断提高，无人机集群技术必将成为未来无人机发展的主要趋势之一。针对无人机集群协同执行对敌方来袭目标的追击任务，构建了典型的任务场景，基于深度确定性策略梯度网络（DDPG）算法，设计了一种引导型回报函数有效解决了深度强化学习在长周期任务下的稀疏回报问题，通过引入基于滑动平均值的软更新策略减少了DDPG算法中Eval网络和Target网络在训练过程中的参数震荡，提高了算法的训练效率。仿真结果表明，训练完成后的无人机集群能够较好地执行对敌方来袭目标的追击任务，任务成功率达到95%。可以说无人机集群技术作为一种全新概念的作战模式在军事领域具有潜在的应用价值，人工智能算法在无人机集群的自主决策智能化发展方向上具有一定的应用前景。     

密封舱内漂浮小球运动规律的数值模拟研究

"天宫二号"空间实验室开展了首次人机协同在轨维修技术试验,机械臂操作终端抓取漂浮小球试验为在轨试验任务之一。为研究漂浮小球与机械臂操作终端运动特性之间的匹配性,文章建立了在轨微重力环境下小球运动的物理模型与数学模型,采用动网格方法对不同小球的运动特性进行数值模拟,得到小球的运动规律,由此确定小球的设计参数范围,作为机械臂操作终端系统方案设计的依据。最终,数值模拟结果与"天宫二号"空间实验室在轨试验数据的对比初步验证了该计算结果的正确性。     

超低轨道卫星应用离子电推进技术方案

低地球轨道大气环境对诸如科学探测和对地观测卫星的阻尼作用十分明显，而且阻尼随太阳和地磁活动以及昼夜、季节交替变化范围宽。为了保证卫星轨道精度或飞行状态满足任务要求，需要利用推进系统对卫星受到的阻尼进行实时或间歇式补偿以实现轨道或飞行状态的保持。针对轨道高度220~268km的无拖曳飞行和轨道维持应用，基于卫星轨道阻尼变化和有效载荷指标要求分析，研究确定了离子电推进技术指标、推力调节方案、系统组成、推力控制方案和在轨应用策略，并对推力调节方案进行了试验验证。结果表明，与无拖曳飞行卫星任务匹配的离子电推进指标为推力调节范围1~20mN，推力分辨率优于12μN，与对地观测卫星轨道维持任务匹配的指标为推力调节范围1～25mN，推力分辨率100μN。研究提出的针对超低轨道卫星应用需求的高精度推力连续调节离子电推进技术方案，具有工程任务针对性和参考价值。