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题名决策影响图方法在三维空战决策中的应用
被引量：8
- 1
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作者
梅丹
吴文海
徐家义
王继武
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机构
海军航空工程学院青岛分院
广州军区空军后勤部
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出处
《电光与控制》
北大核心
2008年第2期66-69,77,共5页
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文摘
针对以往空战建模通常仅考虑单方决策的不足,建立了考虑交战双方对抗决策的三维双机空战决策模型,应用影响图分析法描述了空战中飞行员的决策过程,并进行了三维立体格斗空战的仿真研究。仿真结果表明应用决策影响图的三维空战决策模型能够逼真地模拟空战格斗过程;该空战决策方法在不确定情况下的决策效果理想,攻防兼顾,可以适用于各种空战环境。
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关键词
空战决策
空战格斗
决策影响图
空战仿真
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Keywords
air combat decision- making
air combat dogfight
decision influence diagram
air combat simulation
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分类号
V448
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名现代空战条件下的飞行冲突探测与解脱
被引量：4
- 2
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作者
梅丹
吴文海
徐家义
王继武
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机构
海军航空工程学院青岛分院
广州军区空军后勤部
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出处
《电光与控制》
北大核心
2007年第6期131-134,共4页
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文摘
参考民航空中交通管理领域的相关研究成果,结合现代空战的特点,提出了基于时间和空间指标的空战飞行冲突描述方法;然后,分别从相撞概率和相对运动关系的角度分析了冲突态势的评估方法;最后,针对现代空战指挥体系的特点,优化了空战时飞行冲突的探测方法并提出了规避冲突的措施。所提出的方法能够迅速准确地判断冲突态势,为飞行员及时决策提供重要的依据。
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关键词
空战
飞行冲突
态势评估
冲突规避
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Keywords
air combat
flight conflict
situation assessment
collision elusion
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分类号
V355.2
[航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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题名影响图的空战机动决策方法
被引量：6
- 3
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作者
梅丹
吴文海
徐家义
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机构
海军航空工程学院青岛分院
广州军区空军后勤部
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2008年第S1期46-49,共4页
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文摘
首先阐明了空战机动决策的概念和作用;然后针对几种常用空战机动决策方法的缺陷,分析了影响图在表示和求解不确定性决策问题上的优势,提出了空战机动决策的影响图方法;进而建立了基于该方法的二维单机单目标空战机动决策模型,并针对两种典型的空战情形进行了仿真。仿真结果表明该空战机动决策方法能够有效地导引战机格斗。
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关键词
空战决策
机动决策
空战仿真
影响图
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Keywords
air combat decision
maneuvering decision
air combat simulation
influence diagram
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分类号
E926.3
[军事—军事装备学]
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题名现代战机空战对策建模研究
被引量：3
- 4
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作者
梅丹
吴文海
徐家义
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机构
海军航空工程学院青岛分院
广州军区空军后勤部
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出处
《飞机设计》
2007年第2期69-73,共5页
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文摘
分析了现代战机空战的种类,着重讨论了单机单目标空战对策的建模问题,分别从二维和三维的角度描述了空战双方的几何关系并建立了飞行器相对运动模型。在此基础上,针对单机单目标空战可能出现的两种情况,建立了追-逃微分对策模型和双目标对策模型。
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关键词
空战建模
单机单目标空战
追-逃微分对策
双目标对策
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Keywords
air combat modeling
one-on-one air combat
differential pursuit-evasion game
two-target game
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分类号
V448
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名混合动力汽车行驶工况的在线识别
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作者
牛礼民
徐瑞康
朱奋田
邓末芝
徐家义
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机构
安徽工业大学机械工程学院
苏州大学机电工程学院
湖南大学机械与运载工程学院
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出处
《安徽工业大学学报（自然科学版）》
CAS
2021年第4期385-392,共8页
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基金
浙江省激光加工机器人重点实验室/中国机械工业激光精细加工与检测技术重点实验室开放基金(Lzsy-07)
安徽省教学研究重点项目(2019jyxm0140)
安徽工业大学省级大学生创新创业项目(S201910360274)。
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文摘
为实现车辆行驶时的工况在线识别,提出一种基于聚类分析的混合动力汽车在线工况识别方法。利用K-Means算法对车辆仿真软件ADVISOR文件库中所有工况进行分类,得到不同工况类别的行驶特征参数区间;在车辆运行过程中划分固定的时间间隔,周期性地计算车辆实时特征参数,通过与特征参数区间匹配得到当前行驶工况;在MATLAB/Simulink中搭建在线工况识别模块,嵌入某型串联式混合动力汽车的仿真模型模拟验证。结果表明:添加在线工况识别模块不影响车辆仿真模型正常运行,该模块对随机工况的在线识别效果较好,识别精准度达86%以上;相比于传统的电能消耗控制策略,基于在线工况识别方法提出的混合动力汽车控制优化策略减少了10.74%的等效燃油消耗量,提升了燃油经济性。
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关键词
混合动力汽车
工况识别
K-MEANS算法
燃油经济性
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Keywords
hybrid electric vehicle(HEV)
driving cycle recognition
K-Means algorithm
fuel economy
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分类号
U469.72
[机械工程—车辆工程]
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