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基于MADDPG的多无人车协同事件触发通信

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系统工程与电子技术 2024年第7期46卷 2525-2533页

作者：郭宏达娄静涛徐友春叶鹏李永乐陈晋生陆军军事交通学院天津300161

针对典型的端到端通信策略不能决定通信间隔时间,只能在固定频率下通信的问题,提出一种基于深度强化学习方法的事件触发变频率通信策略,以解决多无人车协同最小通信问题。首先建立事件触发架构,主要包含计算通信的控制器,并给出触发条件... 详细信息

针对典型的端到端通信策略不能决定通信间隔时间,只能在固定频率下通信的问题,提出一种基于深度强化学习方法的事件触发变频率通信策略,以解决多无人车协同最小通信问题。首先建立事件触发架构,主要包含计算通信的控制器,并给出触发条件,保证满足条件时多无人车间进行通信,大幅度减少通信总量。其次,基于多智能体深度确定性策略梯度(multiple agent deep deterministic policy gradient,MADDPG)算法对触发机制进行优化,提高算法收敛速度。仿真和实车实验表明,随着迭代次数的增加,在完成协同任务的前提下,多无人车系统中通信数据量降低了55.74%,验证了所提出策略的有效性。

关键词：事件触发通信深度强化学习协同围捕多无人车

基于拍卖多智能体深度确定性策略梯度的多无人车分散策略研究

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电子与信息学报 2024年第1期46卷 287-298页

作者：郭宏达娄静涛杨珍珍徐友春陆军军事交通学院天津300161

多无人车(multi-UGV)分散在军事作战任务中应用非常广泛,现有方法较为复杂,规划时间较长,且适用性不强。针对此问题,该文提出一种基于拍卖多智能体深度确定性策略梯度(AU-MADDPG)算法的多无人车分散策略。在单无人车模型的基础上,建立... 详细信息

多无人车(multi-UGV)分散在军事作战任务中应用非常广泛,现有方法较为复杂,规划时间较长,且适用性不强。针对此问题,该文提出一种基于拍卖多智能体深度确定性策略梯度(AU-MADDPG)算法的多无人车分散策略。在单无人车模型的基础上,建立基于深度强化学习的多无人车分散模型。对MADDPG结构进行优化,采用拍卖算法计算总路径最短时各无人车所对应的分散点,降低分散点分配的随机性,结合MADDPG算法规划路径,提高训练效率及运行效率;优化奖励函数,考虑训练过程中及结束两个阶段,全面考虑约束,将多约束问题转化为奖励函数设计问题,实现奖励函数最大化。仿真结果表明:与传统MADDPG算法相比,所提算法在训练时间上缩短了3.96%,路径总长度减少14.50%,解决分散问题时更为有效,可作为此类问题的通用解决方案。

关键词：路径规划深度强化学习多无人车分散策略拍卖算法

基于折减因子的奥氏体不锈钢螺栓高温应力-应变模型

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材料导报 2024年第5期38卷 52-60页

作者：孙涛王辉张蕾刘晓英赵宏刚蒋伟成鑫磊何小涌中国人民解放军陆军勤务学院重庆401331

不锈钢螺栓具有显著的耐久性、延性和耐火性,因此它们被广泛地应用于栓接的半刚性节点中。不锈钢螺栓如同其基材(不锈钢棒材)一样,在常温和高温下都表现出平滑的非线性特征,并且它们的应力-应变曲线中没有明确定义的屈服点。这种材料行... 详细信息

不锈钢螺栓具有显著的耐久性、延性和耐火性,因此它们被广泛地应用于栓接的半刚性节点中。不锈钢螺栓如同其基材(不锈钢棒材)一样,在常温和高温下都表现出平滑的非线性特征,并且它们的应力-应变曲线中没有明确定义的屈服点。这种材料行为可以用不同的材料模型来表征,其中最常用的是Ramberg-Osgood公式或其修订版。然而,在现存不锈钢的材料模型中,相关力学参数的预测公式并不适用于经受冷作硬化和冷铸工艺的奥氏体和双相体不锈钢螺栓。因此,本工作基于先前研究中高温下不锈钢螺栓的折减因子建立它们的非线性高温材料模型。倘若在五个常温力学参数(杨氏模量、比例极限、屈服强度、极限强度和极限应变)已知的情况下,基于高温折减公式计算某一温度下的五个力学参数,进而评估试验应力-应变曲线与预测曲线之间的相关性。这种预测方法表明预测曲线与试验曲线具有明显的一致性,说明基于折减因子所建立的高温材料模型具有准确的预测精度。因此,联合不锈钢螺栓的高温折减公式,基于常温下的五个力学参数就可以准确预测其在某一温度下的应力-应变曲线。

关键词：奥氏体不锈钢螺栓高温折减因子应力-应变曲线非线性本构模型

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聚醚型减缩剂延缓水泥水化的机理分析

材料导报 2024年第10期38卷 70-74页

作者：黄正峰欧忠文罗伟王飞王廷福中国人民解放军陆军勤务学院重庆401311

减缩剂在抑制混凝土收缩上的应用十分广泛,但对水泥水化进程会产生阻碍,探究产生这种负面影响的原因具有一定的现实意义。聚醚型减缩剂是目前应用极为广泛的一类减缩剂,以此类减缩剂作为研究对象,通过测试水泥的水化热和水化程度、液体... 详细信息

减缩剂在抑制混凝土收缩上的应用十分广泛,但对水泥水化进程会产生阻碍,探究产生这种负面影响的原因具有一定的现实意义。聚醚型减缩剂是目前应用极为广泛的一类减缩剂,以此类减缩剂作为研究对象,通过测试水泥的水化热和水化程度、液体的表面张力、砂浆的抗压强度和凝结时间、浆体孔隙溶液中的离子浓度、硫酸盐的最大溶解度和溶解速度,探讨了聚醚型减缩剂延缓水泥水化进程的机理。结果表明:加入减缩剂会显著降低砂浆前期的力学性能和水泥的水化程度,但随着龄期的延长这种负面影响会逐渐减弱;减缩剂还会延长砂浆的凝结时间,降低水泥的水化热,孔隙溶液中氢氧根浓度和硫酸盐的最大溶解度、溶解速度降低是导致这一现象的原因;含有减缩剂的孔隙溶液、去离子水溶液的表面张力与减缩剂浓度呈双线性关系,拐点之后减缩剂浓度的增加对表面张力无明显作用;延迟掺入减缩剂可以降低其对水泥水化的不利影响,减少砂浆强度降幅。

关键词：减缩剂抗压强度水化程度水化热离子浓度表面张力机理分析

锂离子电池热失控气体产物检测及分析技术研究进展

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储能科学与技术 2024年

作者：卫寿平孙杰李吉刚周添陈静党胜男唐娜张帆陆军防化学院

锂离子电池热失控会释放出大量气体，引起了许多研究者的关注。对热失控气体产物进行检测和分析是锂离子电池热失控研究中的重要组成部分。首先介绍了热失控不同阶段发生的反应并梳理出主要气体产物的来源。然后重点综述了当前锂离子电... 详细信息

锂离子电池热失控会释放出大量气体，引起了许多研究者的关注。对热失控气体产物进行检测和分析是锂离子电池热失控研究中的重要组成部分。首先介绍了热失控不同阶段发生的反应并梳理出主要气体产物的来源。然后重点综述了当前锂离子电池热失控气体产物的主要检测和分析技术，包括气体传感器、傅里叶变换红外光谱（FTIR）、气相色谱（GC）、气相色谱-质谱联用（GC-MS）、拉曼光谱、离子色谱（IC）、复合气体分析仪及上述技术的组合联用，归纳了各种技术的实际运用效果，分析了每种技术存在的不足，提出了解决问题的方法建议，并总结出每种技术的优缺点及发展和应用情况。接着针对锂离子电池热失控气体产物检测结果的研究现状，从产气机理、气体成分和产气量、燃爆危险性、毒害、监测预警五个方面进行了阐述分析，可为锂离子电池的安全使用和发展提供帮助。最后基于对检测技术优点及气体产物研究内容的分析，推荐气体传感器和GC-MS+气体传感器为相对最适合气体分析的技术，可为检测技术的选择提供借鉴。文章结尾展望了气体产物检测和分析技术未来优化发展方向和前景，为相关技术的研发工作提供参考。

关键词：锂离子电池热失控气体产物检测分析技术优缺点

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西藏地区传统民居建筑典型特征遥感提取方法

计算机工程与应用 2024年

作者：陈善静李震王正刚刘宁波何韵陆军勤务学院

传统的民居建筑典型特征提取主要是通过大量现地观察、测量和采样后，凭借个人经验进行提炼总结，抽象概括出有代表性民居建筑形状、颜色和样式等造型特征。该类方法容易受个人主观因素影响，工作量大，可复现性不强，稳定性、可靠性和... 详细信息

传统的民居建筑典型特征提取主要是通过大量现地观察、测量和采样后，凭借个人经验进行提炼总结，抽象概括出有代表性民居建筑形状、颜色和样式等造型特征。该类方法容易受个人主观因素影响，工作量大，可复现性不强，稳定性、可靠性和科学性不高。针对以上问题，结合计算机视觉、统计分析和遥感成像等技术手段提出一种西藏地区高原民居建筑典型特征遥感提取方法。首先，利用K-means无监督聚类对民居建筑形状特征进行提取，获取典型民居建筑长度、宽度和长宽比等典型形状特征指标；其次，将RGB三色的民居建筑样本转换到Lab色彩空间，通过色差阈值分割与统计分析提取民居建筑典型颜色特征；最后，引入样本多尺度结构相似度对建筑样式进行定量化表征，通过样本精选、结构特征模板提取和最大相似度匹配提取典型民居建筑样式。以西藏地区的桑耶镇和曲水镇作为实验区分别选择四种经典主流方法开展了两组对比验证实验。实验结果表明，该方法提取的建筑典型特征一致性较好，结果稳定、可靠，受人为因素影响较小。同时也发现，高原民居建筑长宽比大致在1.1:1左右，长度约24～29m，宽度略窄。民居建筑颜色主要为浅灰褐色，占比最大的前3～4种主色与当地的裸土颜色非常相似。典型民居建筑样式主要呈“回”字型结构，中间有庭院和四周为围墙。

关键词：民居建筑典型特征信息提取计算机视觉多尺度结构相似度

软包三元锂离子电池热失控毒性产物分析及结构变化研究

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储能科学与技术 2024年

作者：周添孙杰李吉刚卫寿平陈静张帆陆军防化学院

本研究旨在深入探究三元电池在热失控过程中产生的毒性产物，并分析电池结构变化对性能和安全性的影响。随着电动汽车市场的快速增长，三元电池因其高能量密度和较长的使用寿命而广受欢迎。然而，电池热失控作为电动汽车安全的重大隐患... 详细信息

本研究旨在深入探究三元电池在热失控过程中产生的毒性产物，并分析电池结构变化对性能和安全性的影响。随着电动汽车市场的快速增长，三元电池因其高能量密度和较长的使用寿命而广受欢迎。然而，电池热失控作为电动汽车安全的重大隐患，已成为行业关注的焦点。本研究首先通过火焰触发三元电池的热失控反应，并对反应过程中产生的气体进行收集和分析。实验结果显示，随着荷电状态（SOC）的升高，电池热失控也越发剧烈，一旦开始热失控，极易引起周围电池的连锁反应。同时热失控过程中会产生包括一氧化碳（CO）、氟化氢（HF）、丙烯醛、丙烯腈以及含有苯环的有毒有害气体。其中，一氧化碳和其他一些高毒性的化合物对人体健康构成严重威胁。在毒性产物分析的基础上，本研究进一步探讨了热失控过程中电池结构的变化。通过扫描电子显微镜（SEM）、X射线衍射（XRD）、X射线光电子能谱（XPS）等先进表征手段，对热失控前后的电池材料进行观察和分析。结果表明，热失控过程中，电池的正负极材料会发生明显的热解和氧化反应，产生大量的气体和高分子化合物，这些产物会进一步加剧电池的热失控，并导致电池结构的破坏。本研究不仅揭示了三元电池热失控过程中产生的毒性产物及其危害，还深入分析了热失控过程中电池结构的变化。这些研究成果不仅为电动汽车的安全评估提供了重要的数据支持，也为三元电池的改进和优化提供了有益的参考。

关键词：三元材料锂离子电池热失控产物分析结构变化

基于LDE-MADDPG算法的无人机集群编队集结控制策略

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系统仿真学报 2024年

作者：肖玮高甲博柯学良陆军勤务学院 95019部队

针对MADDPG算法用于无人机集群编队集结控制的局限性，提出基于LDE-MADDPG算法的无人机集群编队集结控制策略。通过设计状态特征学习网络和解耦式Critic网络提出LDE-MADDPG算法，用以改善MADDPG算法的泛化性、可扩展性及集群训练效率。... 详细信息

针对MADDPG算法用于无人机集群编队集结控制的局限性，提出基于LDE-MADDPG算法的无人机集群编队集结控制策略。通过设计状态特征学习网络和解耦式Critic网络提出LDE-MADDPG算法，用以改善MADDPG算法的泛化性、可扩展性及集群训练效率。将该算法结合构建的解耦式奖励函数、集群状态空间和无人机动作空间等要素，生成了能够适应不同队形和不同数量的无人机集群编队集结策略。仿真实验表明，较MADDPG算法，LDE-MADDPG算法提升了19.6%的训练效率；生成的集群编队集结控制策略能够在60秒内完成包括“菱形”在内的六种无人机队形集结，80秒内实现从6至21架次的无人机集群编队集结，表现出了良好的泛化性和可扩展性。

关键词： LDE-MADDPG算法状态特征学习网络解耦式Critic网络编队集结

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基于预测校正法的迫击炮外弹道模型解算方法

兵器装备工程学报 2024年第2期45卷 183-187页

作者：罗超元王双川许锦陆军步兵学院南昌330103

针对目前迫击炮外弹道仿真研究中精度难以提升的问题,提出一种基于预测校正法的迫击炮外弹道模型解算方法。以解算方法为研究对象,对常规外弹道模型进行改进和细化,构建更为精确的迫击炮外弹道模型;将线性多步法中的显式和隐式方法相结... 详细信息

针对目前迫击炮外弹道仿真研究中精度难以提升的问题,提出一种基于预测校正法的迫击炮外弹道模型解算方法。以解算方法为研究对象,对常规外弹道模型进行改进和细化,构建更为精确的迫击炮外弹道模型;将线性多步法中的显式和隐式方法相结合,设计一种实用的预测校正解算方法用于弹道解算,并将解算结果与射表进行对比。研究结果表明:与常规的龙格库塔法和线性多步法相比,设计的预测校正法具备较高的精确度,同时又能保持时间上的可接受性。研究结果直观揭示了几种弹道解算方法的优劣,能够有效指导迫击炮外弹道模型解算方法的选择。

关键词：外弹道仿真迫击炮预测校正法龙格库塔法线性多步法