跨域杀伤网架构及其技术分析

在全域作战理论推动下,杀伤链正向更加复杂、更加多维的杀伤网发展。从作战概念入手,分析了杀伤网的运行特点,针对全域作战中跨域杀伤网构建问题,提出了体系能力服务平台+作战应用的系统架构,设计了相关智能体的职责分配和信息交互方法;从杀伤网构建和效能优化的角度,提出了基于作战资源可识别、可定义及可组合的能力生成机理,并对作战资源调用的合作博弈机制进行了探讨。最后,从技术实现角度,提出了智能体构建及智能体参数选择的方法,并分析了人工智能技术在跨域杀伤网构建过程中的赋能作用。

预警机装备形态演变的新特征

自1945年投入使用以来,预警机装备经过近80年的发展,其在作战体系和杀伤链构建中,经历了从低空补忙雷达向空中C2节点的转变。现今,一方面,有人预警机的核心节点作用愈发凸显,主要担负空战场管理任务;另一方面,无人化预警机形态正在加速出现,重点发挥预警探测而不是指挥控制作用,作为有人预警机的重要补充。在产品形态上,未来的预警机将具备敏捷性、协同性以及自主性等重要特征。

面向安全高效运行的重载列车智能操控关键技术

面向我国重载铁路自动化和智能化发展以及重载铁路运输需求持续增长对既有列车运行控制带来的严峻挑战,文章围绕重载列车智能操控关键技术展开了研究现状介绍,并分析了目前亟待解决的难题与未来发展趋势。首先,针对列车纵向动力学建模,已有研究多考虑单一环境、固定工况下机理建模及分析,难以精确表征列车运行过程中的内、外部参数时空渐变特性,因此,在已有机理模型基础上考虑未建模动态,并进行降阶等效是未来一个重要研究方向。其次,长编组列车车辆间非线性强耦合特性、空气制动特性对列车运行过程中纵向冲动的影响依旧为重载列车操纵优化带来了巨大的挑战,借鉴高速列车多车协同控制技术,研究考虑主动抑制纵向冲动的重载列车多机车分布式协同控制具有重要意义。最后,结合数据驱动与人工智能算法、多源信息融合等新兴技术分析了列车控制领域一些新的机遇,而耦合仿真平台与评估体系的搭建也将成为重载列车安全运行分析、评估与优化的一种有效途径。

基于网络信息体系的全域联合指挥与控制技术及未来展望

面向现代战争需求,全域联合作战通过打破传统作战区域限制,能够实现不同军种和作战领域的信息共享、军事力量整合和协同作战,从而提升作战效率、增强指挥灵活性、优化资源配置。全域联合有诸多优势,使基于网络信息体系的全域联合指挥与控制技术成为研究重点。本文系统分析了全域联合指挥与控制的发展历程、技术应用、架构设计和关键技术,同时结合国外的研究现状探讨发展方向,旨在为全域联合指挥与控制技术的发展提供参考。

人工智能赋能军事技术举措和发展趋势分析

人工智能技术广泛运用于军事领域,显著提升了战斗效率,推动了军事技术的发展。文中对处于人工智能技术在军事领域研究和应用的领先地位的美国状况进行了详细讨论。具体针对人工智能技术在情报、监视和侦察、后勤支持、网络作战、指挥与控制、半自主和自主载具以及自主武器等领域的应用进行了深入分析,预测了未来人工智能技术在军事领域的发展趋势。最后指出对国内军事领域开展人工智能技术研究的指导和借鉴作用。

未来智能空战指挥控制关键技术发展思考

聚焦未来大国博弈环境下的空战对抗的新样式、新形态和新能力,分析了空战场指挥控制面临的挑战,思考了人工智能技术对于空战智能指挥控制变革的影响。首先,总结了以战斗机平台、机载电子设备和武器装备的能力演进为主的空战发展历程,给出了空战制胜机理的演变过程;然后,分析了新质作战概念和智能化技术对于未来智能空战的影响,阐述了未来智能空战的新形态;最后,总结了对手在智能空战项目布局和能力形成上的相关工作,提出了智能空战关键技术面临的问题及其发展思路。

地面无人分队智能化指挥控制系统设计

传统的指挥控制系统主要针对有人装备,正逐渐难以适应新形势下的陆战场有人/无人协同作战特点。针对未来高动态、强对抗和不确定任务的无人化陆战环境下的自主化、智能化指挥控制需求,亟需开展面向地面无人分队的智能化指挥控制系统研究。对有人/无人协同作战的人机协作式指挥流程进行分析,构建了无人化作战智能指挥控制系统体系结构,对人-机协作系统在整个作战任务剖面内的信息流与任务流,以及任务分工、协作方式、决策分配规则、权限及控制规则等进行了初步的探讨。并在此基础上构建了智能指挥控制系统仿真演示环境,为构建适应未来无人化陆战的有人/无人协同智能化指挥控制系统提供参考。

人工智能对指控领域的影响

人工智能技术的飞速发展,影响、制约、引导甚至主导现代作战方式。尤其在指控领域,人工智能技术通过指控系统与装备,深刻影响着指控活动各要素、各环节。然而,受限于人工智能技术新质性和军事系统特殊性,人工智能对指控的影响在非战争期间不易显性捕捉,难以显性度量。因此,从人工智能与指控的关系、人工智能对指控要素的影响方式、人工智能对指控的影响趋势、人工智能与指控协同进化面临的风险与挑战四个方面,系统挖掘人工智能对指控领域的作用机理。所得结论可以辅助军事人员更好地把控战场,把控战争,迎接智能化时代战争挑战。

基于人工智能技术的无人驾驶虚拟仿真测试平台设计

为保障无人驾驶车辆安全行驶,该文设计基于人工智能技术的无人驾驶虚拟仿真测试平台。利用人工智能技术中的VR技术建立无人驾驶车辆仿真模型,通过操作控制器连接车辆换挡切片、方向盘、制动踏板和车辆制动系统、电气系统,通过仿真驱动模块内的执行驱动装置和驾驶模拟器仿真无人驾驶车辆在场景中行驶,通过对车辆进行碰撞检测后,利用无人驾驶决策控制单元向无人驾驶车辆仿真模型的操作控制器发送控制命令,控制车辆的传动系统、电气系统等运行。实验表明,该平台可有效对无人驾驶车辆进行虚拟仿真测试,应用效果较好。

人工智能在电气工程自动化中的应用

随着科技的飞速发展,人工智能已成为引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力。在电气工程自动化领域,人工智能技术的应用为行业的智能化、高效化提供了强大的技术支持。围绕人工智能在电气化工程自动化中的应用展开,对应用人工智能的优势以及在工程电气化中核心技术应用进行深入探究,以期推动电气化工程自动化技术的持续创新与发展。

人工免疫控制器的设计及其控制效果的仿真

借鉴生物特异性免疫中T细胞、B细胞协同免疫机理,提出了一种免疫控制器,并将 免疫控制器与PID控制器在系统输出控制能力、抗干扰能力、对象参数变化的适应能力等方 面做了比较研究.结果表明这种免疫控制器较PID控制器性能优越.

煤矿采场智能岩层控制原理及方法

煤矿采场智能岩层控制是智慧矿山及智能化开采的重要组成部分,是由"试误岩层控制"向"精准岩层控制"、由"静态岩层控制"向"动态岩层控制"发展的关键路径,是当前和今后一个时期采场岩层控制领域的重要发展方向之一。明确了采场智能岩层控制的内涵:即运用现代信息技术、人工智能技术及方法等,以采场智能装备系统为载体,实现开采全过程的采场围岩自动化、智能化控制。采场智能岩层控制分为3个关键环节:开采过程中的环境及设备运行数据的感知与汇集、动态分析与状态判别、实时决策控制与反馈。分析了矿山数据的构成、感知汇集方法及利用方式,矿山数据的主要用途为:岩层控制效果与事故灾害特征评价的大数据关联分析、为人工智能模型提供学习样本及分析对象、作为动态数值计算的反演分析参照对象、作为数据可视化与开采实景虚拟的信息来源。给出了采场智能岩层控制的动态分析与状态判别、实时决策与控制的技术路径,提出了采场智能岩层控制的关键科学问题:(1)环境及设备运行数据的感知汇集方法与技术;(2)矿山数据实时快速分析方法与技术;(3)采场智能岩层控制的关联分析与模型;(4)矿山数据可视化与开采场景虚拟构建;(5)基于大数据的快速动态数值计算原理及算法;(6)采场智能岩层控制"感知-分析-控制-反馈"全过程算法集成与系统构建。结合工程实际介绍了基于支持向量机和动态数值计算的采场智能岩层控制初步应用。

基于HSIC的非线性PID控制器

在分析PID控制器智能性的基础上,运用仿人智能控制(HSIC)原理,对PID控制器的3个控制分量分别通过模拟人的控制行为,在低层次上实现智能控制。通过实验比较常规PID控制器和基于HSIC的NPID控制器对同一控制对象的控制效果,验证了基于HSIC的NPID控制器在模拟人行为过程中取得的良好控制品质。

智能化战术飞行轨迹规划方法研究

对态势评估与规划系统进行集成,提出了智能化战术飞行轨迹规划系统方案.基于贝叶斯网络和模糊推理技术,实现了战场威胁级别及其相对重要性程度的综合评估.利用模型预测控制的滚动优化和在线校正原理,实现了飞机在线飞行路径规划.建立了路径规划代价函数中加权因子的智能化分配方法,进而实现了威胁评估与路径规划之间的集成,使得路径规划系统能够自适应战场态势的动态变化.最后通过仿真验证了所提出方法的有效性.

人工智能在装甲火力与指挥控制领域的应用

人工智能在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器翻译等民用领域已经取得重大进展,但在军事领域,尤其是装甲火力与指挥控制领域的落地应用较少。针对装甲装备分队作战的军事智能化需求,研究了人工智能在装甲火力与指挥控制领域的应用;探讨了智能的本质和人工智能的进化;分别研究了人工智能在装甲火力控制领域和装甲指挥控制领域的应用;讨论了军事人工智能应用所面临的一系列挑战,并给出下一步发展建议。

CPN在海上防空建模中的应用

着色 Petri网 (CP-网或 CPN )是一种面向图形的语言 ,用来设计、说明、模拟和验证系统。尤其适用于通信系统等同步和资源共享占有重要地位的系统。在通信协议、分步式系统、嵌入系统、自动生产系统、工作流分析、VL SI芯片等方面都有典型的应用。本文简单介绍了 CPN的发展过程和基本原理 ,重点就

神经网络在建筑智能化中的应用

本文介绍人工神经网络在建筑智能化中的应用 ,讨论了建筑神经网络学习控制模型的结构特点、关键技术、应用。

复杂工业过程计算机建模、仿真与控制的综述

复杂工业过程控制是控制科学界的前沿。由于其背景的复杂性、控制对象的可变性 ,至今在实际工程甚至理论上尚未取得实质性进展。因此 ,在复杂环境和任务下的工业过程应当走逐步智能化的道路。在这一智能化进程中 ,试图从复杂工业过程计算机建模、仿真与控制三个方面来探讨其内在实质 ,找出其深层原因 ,同时指出其固有的局限性 ,以助于从事具体科学研究者自觉遵守认识的客观规律。

多架无人机协同作战智能指挥控制系统

给出一种基于Agent技术的多架无人作战飞机协同控制系统的设计方法,该系统由几类Agent构成:情报决策Agent、单机自主决策Agent、协同决策Agent等。由于利用了Agent的两大优良特性——自主性和协同性,系统能够控制多架无人作战飞机,各无人机对不断变化的战场环境也具有很高的适应性。

石油化工过程智能仿真培训系统软件设计与实现

介绍了石油化工过程智能仿真培训系统功能及其软件总体结构和数据结构，同时介绍了通用型石油化工过程仿真培训系统模拟议表盘接口程序和仿真调节器程序，并介绍了智能仿真培训系统软件编程技术.