一种小波神经网络与遗传算法结合的优化方法

提出一种基于小波神经网络(简称WNN)与Pareto遗传算法相结合的优化方法,并用于内流的数值流场优化计算.小波神经网络由输入层、隐含层和输出层组成.在隐含层用Morlet小波母函数取代了误差反向传播(BP)神经网络中常用的Sigmoid激励函数.Pareto遗传算法具有很好的全局寻优能力和良好的优化效率,在通常情况下它总可以得到均匀分布的Pareto最优解集.典型算例表明:该算法快速、高效,能高精度的完成非线性函数的逼近与映射,其泛化能力很强.      

Key Problems in Coordinated Air Combat andMulti-agent Reinforcement Learning

自从协同作战的概念提出后,各军事强国在协同空战领域均取得了重大进展,协同成为提升作战能力的倍增器。近数十年来,作为解决序列问题的现代智能方法,强化学习在各领域高速发展。然而,面对高维变量问题时,传统的单智能体强化学习往往表现不佳,多智能体强化学习算法为解决复杂多维问题提出新的可能。通过对多智能体强化学习算法原理、训练范式与协同空战的适应性进行分析,提出了协同空战与多智能体强化学习的未来发展方向,为更好地把多智能体强化学习应用于协同空战提供思路。     

期望状态序列导向的深空探测器规划修复方法

针对探测器动作持续、并行、消耗能源所导致的规划修复难求解问题,提出一种基于期望状态序列的深空探测器规划修复方法。该方法根据动作的执行完成情况,从既定规划中提取未完成执行动作的期望效果以及待执行动作的期望前提,构成一组有序的、逻辑与能源混合的期望状态集合,为规划修复提供子目标,从而将规划修复问题转化为状态转移路径搜索问题;并在搜索过程中,提出能源补给优先的规划修复策略,将逻辑修复与能源修复分离以降低问题求解难度,最终使得探测器能够自主从规划失败中恢复执行。最后,以火星环绕器为例进行数值仿真,验证了方法的有效性和合理性。     

面向不确定环境的航天器智能自主控制技术

针对智能自主控制系统所涉及的自主感知技术、自主决策技术和控制执行技术的研究现状进行了分析和总结,剖析了目前航天器控制系统在应对不确定环境时面临的困境。结合未来空间任务对航天器能力的需求,提出了一种新型"感知-演化-决策-执行"(OEDA)星上闭环控制框架,探讨了其特点和功能,进一步阐述了OEDA控制框架中所涉及的理论与方法,最后分析了该控制框架实际应用和进一步发展需解决的关键科学问题。     

航空电瓶充放电温度监控系统方案设计

为了对飞机电瓶充放电时的温度进行实时、有效监控,提出了一种飞机电瓶充放电温度监控系统设计方案,该方案能够连续精确测量并记录电瓶充放电时的温度,稳定性高,兼容性强,既满足厂家及适航法规的要求,又杜绝了安全隐患,减轻了劳动强度,提高了工作效率,为电瓶精益化管理奠定了技术基础。     

头盔显示器全息光学元件的制造技术

描述了头盔显示器全息光学元件的制造技术，用重铬酸盐明胶记录材料制出了曲面反射全息光学元件．测试结果表明：峰值衍射效率为７８％，峰值衍射波长为５４５ｎｍ，透光率约为８０％。该全息光学元件已装配头盔显示器原理样机，提供了２０°瞬时视场。     

模拟元件图形符号新国际标准简介

简介了IEC617-13《简图用图形符号 第13部分 模拟元件》第二版的特点、输入输出和其他连接限定符号及标准中采用IEC617-12的有关规定,并对标准中的一般符号和示例作了较具体的说明。     

晶体等效元件值的测定及其结果应用

阐述测定某型晶体等效元件值的过程，以及测定结果的应用。由于参数选择、误差处理、程序设计各环节合理，该方法获得良好的应用效果。