摘要：针对作战仿真系统的规则建设标准不一,规则数据难以重用的问题,提出一种通用的作战实验规则库管理系统架构。首先提出了基于实体、行为、裁决三要素的规则的分类方法以及基于知识元的规则形式化描述方法,对规则的管理和描述方式进行统一,然后选取了Apache服务器、MySQL数据库、PHP开发语言作为作战实验规则库管理系统的构建技术,使用Ztree插件实现了用户界面的规则导航功能,最后从系统需求分析、功能模块设计、规则库设计等方面介绍了管理系统的设计过程。

摘要：在作战实验规则体系的建设中.规则的形式化表达是衔接规则体系分类研究和规则库管理应用的重要内容。针对现有作战仿真系统规则体系表达方式不统一、兼容性差等问题,研究规则的知识表示方法,分析作战实验规则形式化表达的需求和目标;面向仿真实体对其推演全流程构建作战实验规则体系,研究提出面向实体的EAJP作战实验规则的形式化表达建模方法,建立了作战实验规则体系的数据模型并设计实现其管理系统。

摘要：针对新形势下装备维修保障的优化问题,提出一种装备维修仿真系统的体系结构。分析部队维修保障过程中关键要素之间的关系,阐述装备维修仿真系统的用户需求;以维修时间优化为例建立静态维修的任务分配优化模型,设计动态维修条件下维修保障的过程模型,并采用层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)和逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)对不同维修分队的维修效能进行比较。基于离散事件仿真库Simpy实现了仿真系统的数据分析仿真功能,结合某型装备的维修保障数据进行了仿真验证,仿真结果表明,该系统能为装备维修的流程设计、资源配置与优化等方面提供参考依据。

摘要：虽然近年来深度强化学习在决策智能中取得突破,但复杂场景中的巨大动作空间仍然是算法成功学习的一大挑战。导致这一问题的主要原因在于缺乏指导的智能体难以累积足够的成功经验,样本数据质量低下,影响模型正确收敛,而加入人类知识进行辅助是一种有效的方法。为此提出了规则引导的智能体决策框架,介绍了决策框架的总体组成;针对不同态势下存在的无效动作导致探索困难的问题,提出了规则引导的智能体决策方法,选择近端策略优化算法和注意力机制构建了简单的智能体网络,利用专家经验设计规则引导层,根据态势特征对智能体的动作空间进行动态约束。实验结果表明:该方法提高了智能体在星际争霸II小型任务“训练陆战队员”中的成绩,并且去掉规则引导层后仍然能够保持部分性能。

摘要：氧化锆(ZrO_(2))陶瓷具有出色的机械性能,但其应用受到低热导率(Thermal Conductivity,TC)的限制。本研究设计并通过微波烧结制备了高热导率氧化锆-氮化铝(AlN)复合陶瓷,优化制备条件后,抑制了两种物质之间的反应,获得了致密的复合陶瓷(相对密度>99%),详细研究了该复合陶瓷的组织演变、热学性能和力学性能。研究结果表明,随着AlN含量的增加,复合陶瓷的室温下热导率、热扩散系数和热容增加,分别达到41.3 W/(m·K)、15.2 mm^(2)/s和0.6 J/(g·K)。这种具有高热导率和抗热震性的ZrO_(2)-AlN复合复合陶瓷在能源系统的高温热交换材料领域具有广阔的应用前景。