分布式多用户协同参与应急响应虚拟演习平台

针对公共场所突发灾难的特点,采用视景仿真技术和分布式系统架构,建立支持多用户协同的突发灾难应急响应虚拟演习平台。论述了如何对公共场所这一特殊环境进行仿真建模,并在该虚拟环境中实现分布式架构,以此为基础,建立灾难发生时的多用户协同演习预案,对相关人员进行培训。最后给出基于该平台的一个地铁站突发火灾虚拟演习应用实例。

基于VIZARD和KBENGINE的多线程虚拟消防演习系统

城市火灾频繁发生,传统的消防演习和宣传工作存在着难题,随着虚拟现实技术的应用发展,研发了基于Vizard和KBEngine的多线程虚拟消防演习系统。添加自定义配置模式完善基于Vizard的虚拟消防演习系统,作为多线程虚拟演习系统的客户端,配置客户端,结合KBEngine服务器,实现多线程客户端登录,不同的角色可以使用不同的客户端登录,实现不受地域限制的联合虚拟演习。受训者可不受时间和空间的限制在高安全、高仿真、低成本、可重复、生动活泼的多线程虚拟消防演习系统中同步学习消防知识,加强消防实战经验,实现联合演习效果.

德国虚拟战斗演习中心

介绍德国军事研究部门新军事变革形势下 。

基于Vizard环境的虚拟消防演习系统

传统的消防演习消耗大量人力物力财力,且在演习中还可能发生意外情况,针对上述情况,结合虚拟现实技术,研发了基于Vizard环境的虚拟消防演习系统。构建虚拟消防演习场景所需模型,对不同的模型赋予不同的技能模拟现实中的不同角色,实现虚拟消防演习场景漫游。添加警报特效和小地图功能,使用粒子系统制作不同火焰,通过碰撞机制实现灭火特效。受训者可在高安全、高仿真、低成本、可重复、生动活泼的虚拟消防演习系统中自由地选择角色和场景,根据自己所扮演的角色在虚拟消防演习系统中学习消防知识,加强消防实战经验。

基于灰色马尔科夫的地铁火灾逃生最优路径规划及3D模拟

地铁由于其空间的密闭性以及地下位置,在发生火灾时,救援及自救难度较大。火灾中最危险的因素是浓烟,影响视线且容易引起窒息,增加了地铁逃生的难度。为此,提出一种基于灰色马尔科夫预测模型的地铁火灾逃生路线规划,根据烟雾数据对地铁逃生路线进行最优规划。灰色马尔科夫预测模型结合灰色理论和马尔科夫链各自的优点,既保留了数据的总体趋势,又缩小了波动性较大的数据带来的误差,提高了整体的预测精度。利用灰色马尔科夫预测模型对烟雾浓度的变化进行预测估算,得到拟合度较高的数据序列,从而推荐最优逃生路径。通过结合实际数据的验证和3D模拟,表明所提出算法的预测精度较高,符合实际数据变化趋势,适用于地铁火灾场景。在虚拟地铁逃生3D模拟演习中,能实时规划逃生路径,最后的模拟效果验证了该方法的可行性。

将网络中心战推向实践——正在掀起的网络工程热

近几年来，各国对网络中心战概念的关注，已经开始从理论探讨转入实践研究，各国军方一方面在发展各种信息战和电子战等关键技术；另一方面希望打造一个可完全互操作的、无缝的，可以信息共享的联合网络，这种网络将从地面向下扩展到水下，向上伸展到空间。更为重要的是，为了把所有与网络中心战有关的各种作战方式、环境和效益进行建模和仿真，需要将所有相关的系统连接在一个网络之中，一些国家的军用客户和企业正在着手开发一系列可以仿真和验证整个网络战手段和系统的网络中心工程工具，并在建立专门用于开发各种面向网络中心战系统演示和验证的网络工程中心。