置信分布的贝塔分布近似及其在可靠性统计中的应用

在复杂系统可靠性综合评估方法研究中,利用β分布来近似区间[0,1]上的各种概率分布是一种常用的工程方法,并被许多系统可靠性综合评估方法所采用。工程中常用的β分布近似方法有二阶矩法和点估计下限法。为了减少近似误差,本文在文献[1]的基础上,对文献[1]中提出的β分布近似的两点法进行了深入研究,证明了两点法解的存在性和唯一性,并在这一结果的基础上设计出有效的算法。通过模拟计算可以看出,两点法与目前普遍使用的二阶矩法和点估计下限法相比,近似的精确性明显提高,尤其在小子样情形下效果更为显著。     

El-Nabulsi型非保守动力学系统的近似Noether不变量

为了探究小扰动作用对动力学系统不变量的影响，研究El-Nabulsi指数模型和El-Nabulsi幂律模型下非保守系统的近似Noether不变量。根据Hamilton原理，并以非标准Lagrange函数作为其作用量泛函，建立非保守系统的El-Nabulsi型动力学方程。在此基础上，依据泛函在无限小变换下的不变性，给出非保守系统在小扰动作用下的近似Noether不变量。当未受扰动时，则给出精确Noether不变量。证明了El-Nabulsi指数模型和El-Nabulsi幂律模型下非保守系统的近似Noether不变量定理。本文方法为研究非保守系统动力学提供了一个新的思路，算例亦显示结果之有效性。     

一类新型自适应反扩散近似Riemann求解器及其应用

对于包含激波、剪切层等复杂结构的流动问题，为了精确模拟剪切层等精细结构，且保证激波计算的稳定性，必须采用低耗散且强鲁棒的数值通量方法。传统的HLL近似Riemann求解器的耗散性较大，Roe、HLLEM和HLLC等近似Riemann求解器在计算某些含有强激波的物理问题时会出现非物理解，容易导致不稳定。针对这一问题，本文在Riemann求解器中通过合理设计反扩散矩阵，发展了一类具有自适应反扩散的新型Riemann求解器，并将其应用到高阶加权紧致格式，实现了高阶精度求解。通过典型数值算例验证了新型方法的计算精度和稳定性，结果表明本文提出的新型自适应反扩散Riemann求解器克服了传统Riemann求解器的缺陷，既能准确识别剪切层等精细结构，又能保证激波解的稳定性。     

基于深度强化学习的空海联合作战智能决策新方法（英文）

针对空海联合作战中多装备复杂作战场景不确定性高的难点，提出了一种基于深度强化学习的空海联合作战智能决策新方法。为了统一表示复杂网络的输入、输出及其对应关系，提出了综合利用感知机、深度长短时记忆网络及actor-critic结构的方法。针对策略网络学习过程中的不稳定性及近似策略优化算法的缺陷，提出了改进的近似策略优化算法；针对策略网络自学习过程中对手策略的易变性，提出了基于模型性能和模型多样性的新策略以对于基线策略模型进行选择。实验结果表明，该方法在空海联合作战决策中是有效和稳定的。在第四届中国指控学会兵棋推演专项赛中，本方法在百余轮与规则决策算法及人类的对抗中胜率达到97%，较规则决策算法提升20%左右。