通过飞行器早期故障机理与人、机、环境的相关性研究,将Multi-agent与量子控制相结合,利用人工智能、现代通信、嵌入式技术等先进理论和方法,探索对飞行器早期故障进行自愈的有效途径,并建立基于网络环境的Multi-agent飞行器早期故障自愈机制和智能自愈系统,为提高飞行器的安全性和可靠性及对早期故障的自适应与自防护能力,提供新思想、新理论和新方法。.该研究成果不但可用于航空、航天,也可用于石油、化工、核发电站等大型关键重要设备,对促进我国科技发展、增强科技自主创新、指导新一代武器装备的研制,具有重要的理论价值和工程应用前景,并将产生显著的经济效益和社会效益。
{{i.achievement_title}}
数据更新时间:2023-05-31
The Revised Direct Stiffness Matrix Method for Seismogram Synthesis Due to Dislocations: from Crustal to Geotechnical Scale
MSGD: A Novel Matrix Factorization Approach for Large-Scale Collaborative Filtering Recommender Systems on GPUs
基于分形维数和支持向量机的串联电弧故障诊断方法
基于FTA-BN模型的页岩气井口装置失效概率分析
Hindsight-aware deep reinforcement learning algorithm for multi-agent systems
飞行器早期故障信息获取和智能诊断新方法研究
机电装备主控系统故障智能自愈策略研究
面向智能配电网故障自愈的保护方法研究
智能电网大范围故障监测与自愈调控理论与技术