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11.
某系列发动机涡轮轴技术寿命研究 总被引:3,自引:0,他引:3
简要介绍了系列发动机涡轮轴寿命研究课题取得的技术成果和主要技术工作内容,并重点介绍涡轮轴疲劳寿命试验技术和寿命的分析确定方法。 相似文献
12.
针对多输入多输出的定常线性系统的迭代学习控制问题, 给出改进的P型迭代学习控制算法, 该算法中利用最新算出的控制分量代替旧的控制分量, 这样可以加快控制输入的收敛速度, 利用该算法进行学习控制, 使系统的实际输出以更快的速度收敛于系统的理想输出. 相似文献
13.
直接数字式合成技术之研究 总被引:3,自引:0,他引:3
直接数字式合成(DDS)技术,是近几年来发展迅速的一种频率合成新技术。DDS具有输出相对带宽宽、频率转换时间短、频率分辨力高且输出相位连续、可产生宽带正交信号,易集成等优点。在通信、雷达、遥控遥测、电子对抗、电子扩频以及现代化的仪器仪表工业等许多电子领域显示出广泛的应用前景。本文介绍了直接数字式合成技术的特点及其应用情况,阐述了DDS的基本原理并对其在应用中的一些合成方法做了相互对比。 相似文献
14.
机器人学习控制旨在采用简单的控制器结构和易于实现的控制算法,提高机器人轨迹动态跟踪精度。本文讨论了机器人控制研究中存在的困难,简要回顾了早期学习控制思想的形成和发展,重点介绍了近年来国内外有关机器人学习控制研究的现状。 相似文献
15.
16.
实验教学是高等院校教学过程的一个重要环节,应建立新型的实验室管理模式,从开放实验室和改革教学方法两个方面出发,阐述了实验课程改革的必要性。 相似文献
17.
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。 相似文献
18.
《中国航空学报》2020,33(11):2930-2945
Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are useful in dangerous and dynamic tasks such as search-and-rescue, forest surveillance, and anti-terrorist operations. These tasks can be solved better through the collaboration of multiple UAVs under human supervision. However, it is still difficult for human to monitor, understand, predict and control the behaviors of the UAVs due to the task complexity as well as the black-box machine learning and planning algorithms being used. In this paper, the coactive design method is adopted to analyze the cognitive capabilities required for the tasks and design the interdependencies among the heterogeneous teammates of UAVs or human for coherent collaboration. Then, an agent-based task planner is proposed to automatically decompose a complex task into a sequence of explainable subtasks under constrains of resources, execution time, social rules and costs. Besides, a deep reinforcement learning approach is designed for the UAVs to learn optimal policies of a flocking behavior and a path planner that are easy for the human operator to understand and control. Finally, a mixed-initiative action selection mechanism is used to evaluate the learned policies as well as the human’s decisions. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed methods. 相似文献
19.
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