战斗机嵌入式训练系统中的智能虚拟陪练

智能化"实虚"对抗是现代先进战斗机嵌入式训练系统的重要功能需求。自主空战决策控制技术在未来空战装备发展中扮演关键角色。将当前的功能需求和发展中的技术结合起来,得到了空战智能虚拟陪练的概念。先进控制决策技术的引入使得智能虚拟陪练能够帮助飞行员完成复杂的战术训练,而训练中真实的对抗场景为技术的验证提供了理想的环境,大量的训练数据为技术的持续迭代优化提供了保障。作为可学习和进化的空战战术专家,智能陪练在人机对抗和自我对抗中不断优化,当其具备与人相当甚至超越人的战术能力时,可应用于未来的无人空战系统。智能虚拟陪练需要具备4项基本能力：智能决策能力、知识学习能力、对抗自优化能力和参数化表示能力。对其包含的关键技术进行了分析,提出并实现了一个基于模糊推理、神经网络和强化学习的解决方案,展示了其各项基本能力及目前达到的空战水平。未来更多的模型和算法可在智能虚拟陪练的框架中进行验证和优化。     

复合材料蜂窝夹层进气道结构优化设计方法

研究了一种以全局响应面算法为基础的复合材料蜂窝夹层结构进气道优化设计技术。该技术以复合材料蜂窝夹层进气道结构为研究对象,以结构重量最轻为目标,结合工程实际生产工艺和复合材料结构设计一般原则,使面板各方向角铺层厚度和蜂窝芯材厚度均选用离散变量,同时约束复合材料蜂窝夹层结构的各种失效模式以及进气道工作环境的频率需求。最后通过算例验证了此优化设计方法的可行性。