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761.
基于神经网络和人工势场的协同博弈路径规划 总被引:1,自引:4,他引:1
协同博弈路径规划是空战自主决策、机器人体育比赛等应用场景中的重要问题,其难点在于对环境对抗性反馈的实时自适应和多智能体的相互配合。提出一种基于神经网络和人工势场的协同博弈路径规划方法,使用反向传播(BP)神经网络自适应调整人工势场函数系数,并将人工势场作为神经网络输出端的特征提取。为解决真实样本质量和数量不足的问题,基于遗传算法仿真生成样本数据用于神经网络训练,并通过滚动时域的思路面向动态博弈优化样本性能。从样本数据中提炼出距离差与航向差以反映协同和博弈特性,利用神经网络的黑盒特性和学习能力解决协同博弈问题。应用于二对一反隐身超视距空战路径规划,比经典人工势场法有明显性能提升,且计算开销可接受,计算复杂度分析表明该方法可以较好扩展到多机对抗场景。 相似文献
762.
763.
通过对多种典型型号湿度传感器在不同空气流速条件下对同一相对湿度测量结果的变化的实验研究,得出了0~1.5 m/s流速范围内湿度传感器的示值随流速的变化趋势,即示值随流速增大而增大,总变化量最大达2%RH以上,且变化主要发生0.5 m/s以下的低流速情况下,同时传感器表面温度随流速增大而降低,两者变化趋势相互吻合。进一步分析表明,上述现象是湿度传感器的自热效应和空气与传感器之间的对流换热效应共同作用的结果,它给湿度传感器的测量结果带来新增不确定度。 相似文献
764.
空域拥挤风险管理时间决策模型与方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前日益严重的空域拥挤现象,缺乏有效的空域拥挤风险管理机制,造成拥挤难以应对等问题,建立了空域拥挤风险预测模型、空域拥挤风险解决模型和风险损失成本模型。采用风险预测模型和解决模型预测可能产生空域拥挤的时段、提出不同时段的实施流量管理策略,基于风险损失成本模型给出了不同时段调整拥挤的运行成本,通过比较运行成本和空域拥挤风险管理决策方法确定出解决空域拥挤的最佳时间点。采用实际运行数据进行验证,结果表明:所建立的空域拥挤预测模型、空域拥挤风险解决模型、风险损失成本模型和空域拥挤风险管理时间决策方法能有效地预测未来空域发生拥挤的时段,迅速找到运行成本最小的调整拥挤的时间点,为空中交通流量动态管理提供了新途径。 相似文献
765.
摆锤式冲击试验机的能量损失包括:指针的摩擦(或接触式电子角位移传感器的摩擦)、空气阻力和摆轴轴承的摩擦所引起的能量损失;基础的冲击、机架和摆锤的振动所引起的能量损失。国内外还没有成熟的测量方法和测量仪器测定基础的冲击、机架和摆锤的振动所引起的能量损失,没有形成技术文件,目前摆锤式冲击试验机能量损失的检测主要针对前者。本文针对国内计量部门计量摆锤式冲击试验机所依据的常用标准和规程,比较能量损失的检测方法和计算公式,做出简要分析,指出某些计算公式值得商榷之处。 相似文献
766.
为获取在航空运输中系留索弹性变形对货物偏移量的影响效果,构建了货物系留固定的受力计算模型,并通过实例分析,计算分析了不同系留索弹性变形的条件下对货物最大偏移量的影响,实现了不同系留索的弹性变形对货物最大偏移量影响效果的可视化。该计算模型为货物系留索设计提供了重要依据,保证了航空货物运输的安全。 相似文献
767.
平台的移动基于空基车辆检测以其视野广、速度快、适应性强等优点,近些年成为了智能交通和航空应急救援等领域内的一个热点课题。然而,在城市背景的交通环境下,由于复杂背景造成的干扰、车辆运动的不规律性以及光照等条件变化带来的噪声,有效地获取运动对象特征是空对地视觉监视方法面临的一个难题。为有效解决这一问题,提出了结合运动特征的中心环绕模型进行空对地车辆检测的算法。现有的空对地车辆检测算法,大多是针对固定的摄像头的情况下,基于运动特征进行检测,例如光流法、背景差法等。这些方法在对高速公路等背景相对较为简单的环境下获得了良好的检测结果,但当面对城市复杂背景条件或摄像头自身运动的状况时,难以有效地检测出运动目标。而在对颜色、强度等静态特征进行显著度分析的基础上,加入了对运动特征的分析,可以解决在复杂环境下准确提取车辆目标有效特征的问题。试验表明,相较于基于图像相减的检测算法和单一显著度算法,该算法可以获得更高的检测率与更低的误报率。 相似文献
768.
769.
为了对终端区内民航进离场程序与军航机场起落航线间的安全风险进行分析,提出了一种基于计算几何的两阶段三维分析方法。首先对终端区空域进行建模,并利用军航机场起落航线保护区确定军航机场活动范围。在此基础上,第一阶段利用计算几何方法分析军航机场活动区与进离场航线间在二维上是否存在安全风险;第二阶段利用Route距离分析在二维上存在安全风险的程序段与军航机场活动区的垂直安全间隔。以国内某终端区为例进行了实例分析,证明方法能科学高效地对进离场程序与军航机场起落航线间安全风险进行三维空间分析。 相似文献
770.