Artificial intelligence supportability [Air Force application]

The reader is acquainted with artificial intelligence (AI) in general and knowledge-based (expert) systems in particular. The expected benefits and potential applications are described, and the impact of supporting AI technology is assessed. Several problems areas are identified, and potential solutions are proposed for some of them     

数据挖掘在运载火箭智能测试中的应用

针对运载火箭复杂系统的故障检测难以建立准确的数学模型的问题,研究了基于数据驱动的数据挖掘异常检测算法,对多种数据挖掘算法在运载火箭发动机异常检测的应用进行了研究和分析,提出了基于混合概率密度统计的多策略异常检测评价算法。该算法基于非监督学习的算法挖掘火箭发动机不同参数间的正常关联模型,火箭发动机早期的异常数据会引起正常关联模型的破坏,引入混合概率密度统计的多策略异常检测评价机制,可以有效屏蔽参数测量故障对系统故障检测的影响,从而更加准确给出系统异常程度。使用发动机历史试车数据作为样本进行特征模型的训练,使用一元、多元和混合概率密度模型对存在异常的发动机试车数据进行了实时异常检测的实验验证。实验结果表明,相比传统基于阈值和规则的异常检测算法,基于概率密度统计的多策略异常检测算法不仅可给出系统的正常和异常的状态,还可计算各参数和整个系统的异常值,为运载火箭进一步的故障诊断提供更加灵活的参考。     

无人系统免疫智能技术

传统的无人系统人工智能技术重点研究人脑思维、感知和肌电反应等领域的科学发现和技术实现。免疫反应是生物体在面临病毒、细菌和天敌时保持生存和健康的独特生理机制,是智能系统技术研究领域的崭新视点。受动物应对病毒侵袭、环境剧变、天敌威胁等不利态势的免疫反应、保护自我和进化机制启发,提出无人系统在包含攻击、干扰、拒止、封锁、损伤、故障和博弈等恶劣环境和对抗模式下的生存安全问题,建立无人系统免疫智能技术的一般框架,架设无人系统和生物体之间免疫机制的桥梁。主要内容包括无人系统免疫智能技术的基本概念、反应机理、关键技术和研究框架,并分别从感知与诊断、适应与激励、学习与进化等技术层面进行了问题描述。最后,对免疫智能技术的未来研究方向和应用领域进行了展望。     

Artificial gravity

NASA's Artificial Gravity program consists of a team of researchers from Wyle Laboratories, NASA Johnson Space Center, and the University of Texas Medical Branch (UTMB). The short-radius centrifuge (SRC), built by Wyle Laboratories, will be integrated with UTMB's conducted bedrest studies, which mimic the detrimental effects of weightlessness (or microgravity). Bedrest subjects will be spun on the SRC at various accelerations and for various time periods, while being monitored medically. Parameters such as bone loss, muscle atrophy, balance control, and oxygen consumption will then be compared in order to research ways of mitigating the impact on astronauts' physiology. Other potential benefits from these studies extend to population groups on Earth, such as bedridden patients.     

Artificial Noise in Adaptive Arrays

"Artificial noise," or the connection of feedback paths around the the integrators, is shown to be an effective method of dealing with the problem of multiplier offsets in adaptive antennas. This probl which was analyzed by Compton [1] is particularly troubles when the covariance matrix is singular or nearly so. Like added real noise, the artificial noise improves the condition number of the underlying matrix. The artificial noise, however, avoids the obvious disadvantage of adding to the real noise level. As a result the output-signal-to-interference ratio is much less degraded.     

人工神经网络在航空发动机中的应用

人工神经网络是一个十分热门的交叉学科,在许多行业都得到了应用。介绍了其在系统建模、模型辨识、控制及其在航空发动机上的应用情况和最新发展,并对各种应用状况进行了归纳和分析。同时对最新神经网络模型作了介绍,并对将来神经网络在航空发动机上的应用作了预测。     

未来智能空战发展综述

随着装备战斗力生成模式逐渐向机械化、信息化、智能化"三化融合"发展演变,未来航空主战装备的定位、形态及运用将可能发生根本性变革。为应对新时期空战任务所面临的环境高复杂性、博弈强对抗性、响应高实时性、信息不完整性、边界不确定性等一系列挑战,交叉融合人工智能理论与空战对抗技术,研发智能空战系统,将有望在下一代无人制空装备谱系中构建不对称"智能代差",成为制胜未来空天战场的核心关键。本文完整梳理了智能空战研究的发展脉络,总结了以专家机动逻辑、自动规则生成、规则演进、机器学习等方法为代表的智能空战基础理论。从体系、应用及技术视角全面剖析了智能空战的发展趋势,以智能空战的不确定性、安全性、解释性、迁移性、协同性为切入点阐述了智能空战应用落地的若干问题,以期为未来智能空战技术研究勾勒出一条新的探索路径,为人工智能理论与航空科学技术的跨领域交叉融合提供新的发展思路。     

智能赋能流体力学展望

人工智能（AI）是21世纪的前沿科技,流体力学如何在智能化时代焕发青春是值得本领域研究者思考的话题。从智能赋能流体力学角度,就其研究内涵、研究内容、近期研究及难点进行了总结,并对智能流体力学未来的发展进行了展望。研究指出,流体力学计算或试验中所产生的数据是天生的大数据,如何通过深度神经网络、随机森林、强化学习等机器学习方法来利用这些数据,缓解甚至替代理论和方法层面对人脑的依赖,挖掘新的知识,成为一种新的研究范式;相关研究将涵盖流动控制方程的机器学习、湍流模型的机器学习、物理量纲分析与标度的智能化以及数值模拟方法的智能化;借助人工智能技术,发展流动信息特征提取与多源数据融合的智能化是流体力学发展的迫切需求;研究内容应至少涵盖海量数据挖掘方法以及多源气动数据的智能融合;发展数据驱动的流体力学多学科、多物理场耦合建模与控制是工程应用的迫切需求,相关工作涉及多场耦合建模、气动外形智能优化设计以及流动智能自适应控制等方面。     

Computational intelligence and soft computing for spaceapplications

Systems using computational intelligence and soft computing have been successfully developed for many industrial and space applications. These systems seek to emulate the type of reasoning that humans perform when solving complex tasks. The field of soft computing, as defined by Zadeh-the inventor of fuzzy logic-encompasses fuzzy logic as well as other methodologies such as neural networks, genetic algorithms, and uncertainty management. It is expected that soft-computing techniques will eventually become as common and prevalent as traditional methods of computer science. This paper presents an overview of applications of fuzzy logic and soft computing to space projects. The role of fuzzy systems that can learn from experience to improve their performance is discussed. We present a report on applications of these adaptive systems to NASA space projects such as the orbital operations of the Space Shuttle, which include attitude control and rendezvous/docking operations. We also provide insights on the future of computational intelligence and soft computing and of their vast potential in industrial applications     

航空人工智能概念与应用发展综述

针对航空人工智能发展的迫切需要,对人工智能定义、智能等级划分两个基本问题进行讨论,指出人工智能近期难以存在公认定义,需辩证看待人工智能航空应用的不确定性和确定性,对执行特定任务的智能系统进行智能等级划分因不符合当前主流认知规律而没有必要。从总体历史沿革、机载导弹、机载系统及可信等角度阐述航空人工智能应用的发展特点和态势,突出了可信航空人工智能研究作为行业应用前提性条件的重要性。     

基于人工势场-人工鱼群算法的改航路径规划

航班路径规划是改航策略的一个关键问题。将人工势场和人工鱼群算法相结合,应用于航班路径规划问题中。建立了引力和斥力的人工势场模型,用于单条改航路径规划;构造了单个人工鱼和适应度函数,采用人工鱼群算法优化改航路径;通过对改航路径的评估和修正,获得满足要求的改航路径。算例仿真结果显示,与现行的改航相比,基于人工势场-人工鱼群算法生成的改航路径总长度缩短了7.6%,表明算法是可行的和有效的。     

神经网络在经济预测中的应用

阐述了针对BP神经网络在经济预测应用中存在的网络学习速度缓慢、计算量大、网络容易陷入局部极小、学习步长需要通过实验由人工来设置和调整等问题,提出将自组织理论、扩展Kalman滤波、模糊算法、小波理论等与神经网络相结合,构成新的网络结构或改进学习算法,以克服BP神经网络自身不足的思路。     

Revolutionary ideas in test

This paper summarizes AUTOTESTCON 2001, focussing on the automatic test industry and their military/aerospace customers. Topics covered include: the state of the test industry; a history of ATE; fiber optic sensing and control technology for military aviation; thermal imaging for fault location; sensor fusion in diagnostics/prognostics; AI-based test solutions; and prognostic monitoring techniques     

人工智能赋能空域系统,提升空域分层治理能力

为应对未来平台无人化、用户多元化、服务个性化的航空发展趋势,空域运行将呈现分层治理的发展趋势。而随着算力、算法与数据的持续提升与积累,数据驱动的人工智能方法将持续为层次化的空域系统赋能。本文从超低空、城市、区域、枢纽、亚轨道等5个层次化场景梳理我国空域系统的发展趋势;提炼得出空域运行面临的核心难点与关键科学问题;提出基于数据驱动的人工智能方法求解空域运行科学问题的研究框架、研究内容和应关注的关键技术;结合层次化典型应用场景,简要分析智能空域运行的具体应用案例;最后对人在空域运行中的作用提出了新的思考。     

基于群智机理的集群防碰撞控制

在执行作战任务以及民用中,无人机集群由于具备高可靠性和高效费比的特点而受到广泛关注;随着城市低空空域的开放,作战环境的动态复杂性剧增,对无人机集群防碰撞提出了严峻的挑战。针对无人机集群执行任务时的编队个体之间防碰撞以及遭遇突发障碍时的集群防碰撞问题,提出了基于群智机理的集群防碰撞控制方法。通过引入力学概念,设计了集群内部吸引力、排斥力以及编队构型力的模型;通过集群个体间的信息共享以及类脑知识发育,构建了基于群信息共享和类脑反射的无人机防碰撞模型。仿真结果表明：所提集群控制方法提高了集群的集结效率,而且在遭遇突发障碍时能够规避动态障碍,再次完成编队重构;群智机理的引入缩短了无人机集群面临突发障碍时的反应时间。     

以客户智能为引擎的分析型CRM体系结构

电子商务营销企业为创造、保持和扩展客户关系,满足顾客的需求目标,必须有效地利用信息技术来改善企业的管理效率和管理模式,从而能快速做出决策,及时对市场及客户的需求做出反应.为此,提出了一种电子商务环境下,以点击流数据仓库为基础、以客户智能为引擎的分析型CRM体系结构,并对实施过程中的关键问题进行了详细讨论.该结构可以把用户在电子商务网站上的点击流和web日志文件作为数据源,可以快速、有效的分析用户行为,从而为企业创造更多的经济效益.     

基于人工神经网络电火花微细加工的参数选择

简述了将人工神经网络技术用于混粉电火花加工参数的选择,根据对象编出支持系统,为用户提供合理可靠的混粉电火花加工方案。     

涡轮喷气式发动机整机环境下折流燃烧室性能试验

采用整机试验的方法,对某型涡轮喷气式发动机从低转速到高转速状态下的燃烧室出口温度进行了测量.结果表明:该折流燃烧室在发动机低转速下性能较差,但各项性能参数随着发动机转速的增加而上升.在发动机设计点状态下,该折流燃烧室各项指标基本符合设计要求,其出口温度分布系数小于0.31,燃烧效率可达98.1%.      

Temporal Evolution of Artificial Solar Granules

We study the evolution of artificial granulation on the basis of 2-D hydrodynamical simulations. These clearly show that granules die in two different ways. One route to death is the well known bifurcation or fragmentation of a large granule into 2 smaller ones (exploding granules). The other pathway to death is characterized by merging intergranular lanes and the accompanying dissolution of the granule located between them. It is found that the lifetime and maximum brightness is independent of the way in which granules evolve and die. They clearly differ in size, however, with exploding granules being in general significantly larger. This revised version was published online in June 2006 with corrections to the Cover Date.