虚拟物理人工智能多粒度水下态势感知研究

在分析水下多平台集群可变粒度态势感知发展的基础上,研究了多粒度水下态势感知的体系范畴提升及时空演进同步问题,提出虚拟物理人工智能多粒度水下态势感知原理及方法。通过内嵌多物理知识和上下文情景模型的动态虚拟物理神经网络,以时空数据与情景信息为驱动,实现了跨领域多粒度水下态势感知及跨时空同步态势演进分析,为有效遂行水下攻防对抗任务提供协同智能决策支持。理论分析及数值结果表明,多粒度水下态势感知及其同步态势演进分析可以通过有效融合集群资源,增强信息优势并动态优化所涵盖的功能领域和时空规模。所提出的原理及方法可为水下立体攻防体系的构建和发展提供理论依据与技术参考。

人-机-环境系统仿真及人为因素量化方法

由于民用客机人为因素研究和适航验证标准的要求,构建一种人-机-环境复杂系统模型,提出以人为因素影响因子体系为基础的量化研究。通过在特定人为因素影响因子体系下,进行飞机进近着陆飞行情景仿真,得到飞行员分析决策时延因子与飞机着陆区域相关性的量化关系,以及飞机在预着陆阶段对飞行员分析决策时延敏感度较高的定性结论。利用Matlab/Simulink工具进行仿真,结果证明,人-机-环境复杂系统仿真模型及以人为因素影响因子体系为基础的量化研究方法用于民用客机人为因素研究的可行性。