面向军事应用的航空人工智能技术架构研究

通过全面梳理国内外面向军事应用的航空装备智能化发展现状,紧密围绕未来智能化空中作战的任务场景,给出航空军用人工智能技术的概念和内涵,并依据智能系统信息运行模型,提出不同运行层级的航空装备智能升级的途径和方法。在此基础上,形成包含基础使能、关键技术群、智能系统、运行层级的航空人工智能技术架构,对关键技术群按面向运行层级、面向功能需求、面向基础使能进行分析,得到重点技术发展方向,并给出提升我国航空装备智能化水平的具体措施建议,为制定相关航空人工智能技术规划提供参考。     

环绕智能系统架构设计及身份感知Agent实现

介绍了环绕智能(AmI, Ambient Intelligence)的概念,分析了AmI系统中上下文感知数据流,提出了基于多Agent系统(MAS, Multi-Agent System)的AmI系统架构.详细介绍了在此架构基础上设计实现的具有上下文感知的AmI实验系统-AmI-Space,并对其中的用户感知Agent进行了描述.实验证明,基于MAS的AmI系统架构满足了AmI系统中计算单元的模块化、分散化、可变性和复杂性要求;同时AmI-Space中的用户感知Agent结合了蓝牙Ad hoc网和以太网的优点,实现了一种无需用户配合的身份感知机制,是一种自然的、主动的交互方式.      

拟人智能控制三级倒立摆机理的研究

从杂技顶杆演艺的机理出发,采用相平面分析法并结合人的控制经验,阐述一种比较直观的定性分析与定量估算相结合的拟人智能控制倒立摆方法,从而形成一级倒立摆的控制规律.在引入"等效小车"概念的基础上,易将一级倒立摆系统的分析方法推广到二级、三级(甚至更多级)倒立摆系统的分析.理论分析与实测结果是一致的,从而表明相平面这种定性的分析方法分析倒立摆是可行的.      

弹道式飞行器惯性制导机电式方法的研究历史

以分析最初的资料和报告为基础,介绍了前苏联进行的弹道式飞行器沿“刚性”和“柔韧”(自适应)轨迹惯性制导机电方法数学论证和研制方面的历史,叙述了以著名惯导专家伊什林斯基为首的学派研究出的飞行器惯性制导方案在3个方面的实现情况:1)在被称作λ,μ惯性制导泛函形式下,使用视加速度积分陀螺仪,可以不用积分计算仪表而在飞行器本体上构成主要的制导方程;2)主要的制导方程可以转换成被称作α,β惯性制导泛函的形式,在飞行器本体上构成该泛函时完全不需要复杂的计算装置;3)所研究的机电方法不仅能够通过修正所设计的主动段的距离实现在垂直平面内对飞行器质心运动轨迹的单参数修正,也即沿被称作“刚性的”轨迹制导,而且还能对所设计的俯仰转弯角进行修正,也即实现双参数修正,沿着被称作“柔韧性的”轨迹制导.对于使用固体火箭发动机,推力调节有困难的情况,后者具有重要的意义.给出了某些方法的方块图,其中包括最简单的一种一按α,β泛函制导的情况.     

智能算法在约束优化问题中的应用研究

针对智能算法和约束优化问题的特点,本文首先回顾智能算法在约束优化问题中的应用现状,尤其是约束条件处理的三种不同方法,即惩罚函数方法,可行解优先方法,多目标优化方法,在此基础上分析解决一般约束优化问题的两阶段方案,其中,第一阶段找到约束优化问题的所有可行解,然后以此通过第二阶段找到最优解。最后对智能算法在约束优化问题中应用的未来研究方向进行简单探讨。     

一种基于逆动力学极点配置的空间拦截末制导律

在本文中用逆动力学理论研究了一种空间末制导模型，用极点配置综合了伪线性系统，提出了一种非线性末制导律，并进行了数学仿真。     

基于模糊RBF网络的自适应变结构制导律设计

针对空中高速、大机动目标的拦截问题,传统的滑模变结构制导律虽然对外界干扰和参数摄动具有较好的鲁棒性,但是存在视线角速率抖振及参数不易确定等缺点.对此,在变结构控制理论的基础上,提出了三维自适应变结构制导律,将目标加速度视为外界干扰,设计了一种快速趋近律,并利用模糊RBF网络的高效自学习能力对变结构项的增益进行了在线自适应调节.仿真结果表明,该制导律能够有效削弱系统抖振,提高制导精度,并对拦截大机动目标具有很强的自适应性.     

智能固体发动机概念及发展设想

具有按需调控、自主感知与决策能力的智能动力是未来战争的核心技术.本文提出了智能固体发动机的概念和内涵,重点阐释高适变、高效能、高矢量调控以及自主感知、自主评估以及使役状态的自主决策等特征,探讨了智能固体发动机的技术路线,策划了以变推力发动机、可控可熄发动机以及高效能全域矢量调控发动机为代表的产品布局.开展智能固体发动机...     

半球谐振陀螺平台调平系统设计及仿真

针对半球谐振陀螺平台调平时容易受到各种随机干扰的影响以及为了提高调平的抗干扰能力,基于动态规划方法设计了平台调平系统的随机最优控制算法,使平台调平系统具有极强的抗干扰能力。针对实现中存在的计算量过大问题,采用变量替换法将平台调平系统状态方程转换为完全信息情形,减小了计算量,简化了设计。为了提高调平精度,通过在平台调平控制信号中增加加速度计零位偏置修正量的方式提高了调平精度。初步仿真结果验证了上述方法的有效性。     

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。