基于模糊免疫策略的机场航班延误自适应实时预测方法

为了对航班实时延误情况做出准确的预测,在生物免疫检测的基础上,借鉴模糊隶属度的思想,提出了模糊免疫预测方法.给出了自体/非自体、抗体/抗原的定义以及抗体对延误航班集合的隶属度函数.在预测过程中,实时监测外界环境变化,自适应调整λ-截集,选取符合当前置信度的检测器,克服了基于确定性模型的局限性.对国内某大型机场做仿真实验表明,该方法比简单使用生物免疫方法更具适应性,能较准确地预测全天各个时段航班的延误数量.     

基于DE-MADDPG的多无人机协同追捕策略

针对多无人机协同对抗快速目标的追逃博弈问题,研究了多无人机的协同追捕策略。基于解耦多智能体深度确定性策略梯度算法DE-MADDPG研究了多无人机协同对抗快速目标的追捕策略,设计了多无人机协同追捕的全局奖励和局部奖励两种奖励函数,训练后的多无人机能够有效地执行协同追捕任务。通过设置快速目标的多种逃逸控制策略,仿真验证了所设计的方法能够利用追捕无人机的数量优势,通过协作完成对快速目标的协同围捕,并且通过比较,验证本文所提出的算法相比MADDPG算法更快地取得了收敛效果。     

基于机会策略的多态系统视情更换决策

针对部件间存在性能相关性和经济相关性的多态系统,提出了基于机会策略的多态系统视情更换维修决策方法。采用Markov模型描述部件的衰退过程,利用通用生成函数对系统的可靠性指标进行分析,以机会策略为基础,从"部件级更换的角度"出发,提出了一种新的多态系统视情更换维修决策方法,确保系统在有限服役期内,获得最大经济效益。并以某雷达功率放大系统的更换维修决策为例进行分析,该方法在考虑部件间经济相关性的同时,一定程度上减少了总的维修次数,提高了装备系统的战场保障能力,具有很强的通用性和工程应用价值。     

航天器在轨服务接近策略研究

为解决航天器在轨服务中如何接近目标航天器的问题,研究了服务航天器的接近策略。从Hill方程出发,深入分析了航天器的相对运动,得到了椭圆型、振荡型、跳跃型和飞越型四种基本的相对运动类型;通过组合基本相对运动,提出了异面接近、盘旋接近、全向接近和共轨接近四种接近策略,并对其形成过程、速度增量需求和应用范围等方面进行了分析。分析结果表明:异面接近策略可以节省大量推进剂,但应用范围受到限制;其他策略具有较广的应用范围。     

拒止环境下基于"忠诚僚机"的护航策略

护航策略一直是各军事大国的重点研究内容之一,拒止环境具有强电磁干扰、强对抗博弈等特点,进而对护航策略提出了更高的要求。提出了一种基于分布式时变编队跟踪控制方法的护航策略,该策略中由高成本长机探测到敌方来袭导弹,在进行规避的同时,释放多个低成本僚机担任“忠诚僚机”。采用时变编队跟踪的控制方法,使僚机始终处于长机与敌方来袭导弹的视线轴上,必要时牺牲僚机以保全长机。针对敌方来袭导弹的方位角是全局信息,设计了分布式观测器对其进行估计。在拒止环境下,复杂电磁干扰带来通信时断时续,导致长机与僚机及僚机与僚机之间的通信拓扑存在切换。为应对电磁干扰对通信拓扑的破坏,提高抗电磁干扰能力,考虑僚机外部扰动和长机规避机动动作同时存在的情况,基于观测器理论、自适应控制理论和滑模控制理论,构造了具体通信拓扑切换机制的分布式控制协议,并利用Lyapunov理论证明了僚机采用该协议能够实现拒止环境下基于“忠诚僚机”的护航策略。通过仿真模拟导弹来袭场景,验证了所提策略的有效性。      

基于遗传算法的Tiling覆盖策略天文卫星任务规划

天文卫星机遇目标任务规划是一个复杂的多目标优化问题.针对Tiling覆盖策略的机遇目标任务规划要求及其约束条件进行抽象,建立任务规划问题模型,在规划模型基础上设计基于遗传算法的多目标优化任务规划算法TPA,并通过实例数据验证了不同参数条件下的求解.在解决Tiling覆盖策略的天文卫星机遇目标多目标任务规划问题时,所提方...     

航天员失重环境下运动策略与效能分析

航天员在空间执行任务过程中由于受到空间微重力环境的影响,其运动的协调性以及平衡性均会与地面环境下的表现有所差异.以研究失重环境下航天员运动特点为目标,对航天员姿态调整策略进行动力学分析,并对运动过程人体效能进行评价.具体而言,在无外力/力矩驱动下,人体必须依靠四肢按一定的协调运动策略才能实现对躯干姿态的主动控制.而运动...     

低轨巨型星座构型设计与控制研究进展与展望

近年来低轨星座计划发展迅速,低轨巨型星座已成为全球争夺空间战略资源的"新战场".首先,概述了Telesat、OneWeb、Starlink等低轨巨型星座计划的发展现状,以及中国互联网星座计划的基本情况.在此基础上,分别从星座的任务需求、覆盖特性、摄动补偿和备份策略4个方面,综述了星座的构型设计方法及其特点.然后,根据卫...     

基于自组织与LVQ神经网络的足球机器人协作策略学习

足球机器人系统目前已成为人工智能应用技术研究的重要实验平台，系统的核心部分就是决策子系统。本文主要研究机器人足球比赛中协作策略的学习问题，采用了自组织与学习向量量化（LVQ）神经网络算法实现了两个足球机器人的传球学习。提出了一种协作策略学习的改进算法。该算法通过对网络权值矩阵进行改进，可以显著提高网络的训练质量。仿真和实验结果表明了该方法的可行性与有效性。     

一个具有双层推理模型的医学专家系统

介绍一个成功的、具有双层推理模型的医学专家系统及其双层模型的构造、因果关系模型深层知识的获取、推理策略以及解释功能的设计技术。双层推理模型是经验推理和致因分析深层推理相结合的联合推理模型，它克服了第一代专家系统经验推理的局限性和脆弱性以及求解策略的单一性，增强了系统求解能力，提高了系统解释功能的深度，它是第二代专家系统设计技术的一次成功的研究和探索。最后给出了具有双层推理模型的医学专家系统运行时的一个诊断实例。