摘要：无人机集群在各个领域中扮演着重要角色,具有丰富的应用场景.然而,将深度强化学习方法应用于自主无人机面临着诸多严峻挑战.本文基于多智能体深度强化学习,通过使用局部信息建立单个无人机的状态空间,并使用多智能体近端策略优化(Multi-agent proximal policy optimization,MAPPO)的在线策略算法来训练策略网络,从而克服了环境的不确定性和对全局信息的依赖.同时,引入了数字孪生的概念,为资源紧张型算法提供了新思路.为了解决采样困难和资源紧张的问题,基于数字孪生技术,构建了一个用于无人机编队避障策略模型训练的架构.首先,构建了多个数字孪生环境,用于强化学习算法在任务开始之前进行交互采样的预训练,以使集群具备基本的任务能力.然后,使用在真实环境中采集的数据进行补充训练,使得集群能够更好地完成任务.对采用这种两阶段训练架构的效果进行了对比,同时与其他策略算法进行比较,验证了MAPPO的样本效率性能.最后,设计了实际飞行验证测试,验证了从孪生环境中获得的策略模型的实用性和可靠性.

摘要：针对多无人机对抗问题,本文提出了一种三维空间中仿鹰鸽捕食逃逸行为的多无人机分组对抗博弈方法.在分析鹰鸽捕食逃逸行为的基础上,文章构建了多无人机博弈对抗系统模型,并定义了微分博弈中的连续可微值函数,证明了值函数满足Hamilton-Jacobi-Isaacs(HJI)方程,从而保证鞍点策略存在.使用最优分配方法,为仿鹰无人机一方设计了分组对抗分配策略,以解决多无人机追逃场景中的任务分配问题.本文对比仿真实验结果验证了所提出方法的有效性.

摘要：[目的]通过研究预制轨道板尺寸与线路线型的适应性关系,并根据相应的限制条件提出合理的预制板尺寸,为预制轨道板的工程设计及标准化提供依据。[方法]依据预制轨道板通过以直代曲和扣件横向调整实现平面曲线线型,通过扣件竖向调整以实现缓和曲线及竖曲线线型的施工,由几何关系得到扣件横向允许调整量和竖向允许调整量与板长的关系表达式。通过几何关系,根据板缝的允许值得出预制板长度与宽度间的关系表达式。[结果及结论]研究表明,轨道板长度限值与扣件横向允许调整量及扣件竖向允许调整量关系密切,线型不是预制板宽度的限制因素。建议扣件横向允许调整量取值2 mm,竖向允许调整量取值15 mm;建议同一条线预制板长度的规格不大于两种,当线路曲线半径R≥950 m时采用长度为5.9 m板,当300 m≤R<950 m时采用长度为3.5 m板,当R<300 m时采用横向大调整量扣件。

摘要：列车经过钢箱梁桥时引起噪声辐射问题相比混凝土桥更为突出,对沿线居民造成的影响更大,严重影响沿线居民的日常生活。基于车辆-轨道-桥梁耦合振动理论,并结合统计能量法(SEA)建立钢箱梁结构噪声与轮轨噪声预测模型,分析钢箱梁桥的结构噪声与轮轨噪声衰减规律,明确典型及敏感场点处的噪声分布情况;定量预测分析不同轨道减振措施对钢箱梁桥周边敏感场点的噪声辐射大小。分析结果表明:钢箱梁轮轨噪声与结构噪声随水平距离的衰减规律基本一致,衰减率均为随着距离变远而变小,150 m内总衰减率轮轨噪声大于结构噪声;普通轨道结构及普通轨道结构+全封闭声屏障工况下,敏感位置处综合噪声不满足噪声增量在1 dB(A)以内的环评要求,减振垫浮置板与全封闭声屏障组合及钢弹簧浮置板与全封闭声屏障组合工况下,敏感位置综合噪声均能满足噪声增量在1 dB(A)以内的环评要求。

摘要：在软弱地层条件下,临近地铁的新建工程会引起地铁隧道位移,进而引起道床沉降、改变道床线型、影响行车安全。为研究整治这一类地铁道床结构病害,文中结合某地铁工程的实际案例,通过多方案比选,选定原位浇筑薄支墩法,并通过理论计算、调整临时支撑间距来减少整治工程量,在实现安全的、不中断运营效果的同时,也快速地完成了整治隧道结构沉降带来的道床线形病害问题,可为同类型道床病害处理提供借鉴与参考。

摘要：2023年,无人机技术方面实现了革新和突破,展现出了引人瞩目的技术创新进展和广泛的应用态势。从无人机管控政策、无人机技术革新、无人机关键技术、无人机集群验证、反无人机技术等多个角度全方位分析了2023年无人机的科技热点。随着视觉应急避障技术、智能自主飞行能力的提升,无人机性能和功能均得到了显著提升。随着无人机的不断普及和应用,无人机集群的关键技术、作战样式和平台建设也不断完善,行业定制化、自主智能化、跨域实战化依然是无人机未来发展的重要方向。

摘要：高超声速飞行器飞/发一体化系统具有气流一体化、结构一体化等强飞/发耦合特性,为控制系统的设计带来一定的挑战。针对高超声速飞行器控制系统设计问题,首先在建立高超飞行器飞/发一体化系统模型的基础上,设计了相应的纵向控制律,提出了一种新型的探索群策略鸽群优化算法,并将其应用于高超飞行器飞/发一体化控制参数整定。最后,通过探索群鸽群优化算法对控制参数进行优化,并与基本鸽群优化、粒子群优化进行了对比仿真分析,验证了所提探索群策略鸽群优化算法的可行性和优越性。

摘要：针对受限环境中无人机集群的目标合围控制问题,提出了一种基于局部度量距离交互的分布式集群目标合围控制方法.首先,基于局部度量距离交互机制确定了每架无人机的时变邻域无人机集合,采用光滑成对交互势函数设计了集群内部无人机间的交互势函数、无人机与飞行环境中障碍间的交互势函数以及无人机与目标无人机间的交互势函数.在此基础上,基于自组织原则提出了分布式的无人机集群目标合围控制律,使无人机集群能够以指定环绕半径形成以目标无人机为中心的稳定α-晶格合围构型,对目标无人机进行合围和跟踪,同时使无人机避开飞行环境中的障碍,保障自身飞行安全.然后借助Lyapunov稳定性理论证明了集群系统的稳定性,并给出了集群系统内部无人机发生碰撞的条件以及合围构型参数的取值依据.此外,基于群体熵的概念尝试对无人机集群目标合围过程中的自组织水平进行度量.最后通过仿真来验证所提出算法的有效性.

摘要：感知范围受限下的无人机集群合围控制不同于传统意义上的集群协同控制问题.受限于感知距离,集群拓扑结构无法始终保证全局拓扑的连通性.尽管人工势场控制模型通过引入吸引与排斥作用提供了一种可能的解决途径,但其理想的节点探测能力要求并不符合实际过程.当集群处于信号干扰下的任务环境中时,部分节点甚至会丧失探测能力,需要依赖相邻节点形成稳定合围,导致集群会自发形成功能强弱不同的异构子群.狼群是一种典型的机会主义捕食群体,擅长依靠团队协作捕获猎物,在狩猎过程中具有明显的空间布局和交互行为特征.结合实证数据分析,提出了一种分层结构的狼群交互动力学模型,利用空间概率分布实现分层交互势场的自适应强度调节.进一步地,基于狼群交互动力学模型,结合一种层次目标观测器,提出了一种无人机集群异构合围控制策略,通过对异构子群进行分层布局和交互强度调节,强化异构节点的交互作用,以提升感知受限条件下的集群合围控制鲁棒性.仿真结果表明,在部分节点出现探测失效的情况下,所提算法保持了较好的合围编队稳定性,同时对机载感知能力的要求相对更低,因而可适用于较为恶劣的任务环境.

摘要：无人机集群动态资源分配是其任务规划的挑战性关键技术难题.本文提出了一种基于合作竞争机制的动态资源分配方法,将无人机集群与网络进化博弈模型进行对应,建立了基于无人机拓扑网络的博弈模型,通过设计针对特殊个体的调控规则,达到提升系统平均收益的目的.最后,通过无人机博弈模型的仿真实验,根据网络结构、模型参数,以及不同激发机制下系统的稳态结果,验证了本文所提无人机动态资源分配方法的可行性和有效性.