人工智能技术在航空航天领域的应用
人工智能在航空航天领域的应用与创新

人工智能在航空航天领域的应用与创新第1章人工智能在航空航天领域的发展概况 (3)1.1 航空航天工业背景介绍 (3)1.2 人工智能技术的发展历程 (4)1.3 人工智能在航空航天领域的应用趋势 (4)第2章人工智能在飞行器设计与优化中的应用 (5)2.1 飞行器气动设计优化 (5)2.1.1 概述 (5)2.1.2 优化方法 (5)2.1.3 应用案例 (5)2.2 结构优化与减重 (5)2.2.1 概述 (5)2.2.2 优化方法 (5)2.2.3 应用案例 (5)2.3 材料选择与功能预测 (5)2.3.1 概述 (5)2.3.2 材料选择方法 (5)2.3.3 功能预测 (6)2.3.4 应用案例 (6)第3章飞行器制造过程中的智能技术 (6)3.1 智能焊接技术 (6)3.1.1 引言 (6)3.1.2 激光焊接技术 (6)3.1.3 电子束焊接技术 (6)3.1.4 智能焊接监测与优化 (6)3.2 自主装配与检测 (6)3.2.1 引言 (6)3.2.2 自主装配技术 (6)3.2.3 智能检测技术 (6)3.2.4 数据处理与分析 (7)3.3 智能故障诊断与预测 (7)3.3.1 引言 (7)3.3.2 传感器技术 (7)3.3.3 数据融合与处理 (7)3.3.4 机器学习与模式识别 (7)3.3.5 智能决策与控制 (7)第4章飞行器导航与控制系统的智能化 (7)4.1 智能导航技术 (7)4.1.1 概述 (7)4.1.2 智能导航算法 (7)4.1.3 智能传感器技术 (7)4.2 自主导航与路径规划 (8)4.2.1 自主导航技术 (8)4.2.2 路径规划算法 (8)4.2.3 多飞行器协同导航与路径规划 (8)4.3 飞行控制系统智能化 (8)4.3.1 飞行控制系统概述 (8)4.3.2 智能控制算法 (8)4.3.3 飞行控制系统仿真与实验 (8)第5章人工智能在飞行模拟与训练中的应用 (8)5.1 飞行模拟器技术 (8)5.1.1 飞行模拟器场景 (8)5.1.2 飞行模拟器动力学模型优化 (9)5.1.3 飞行模拟器人机交互 (9)5.2 虚拟现实与增强现实在飞行训练中的应用 (9)5.2.1 虚拟现实飞行训练 (9)5.2.2 增强现实飞行训练 (9)5.3 智能飞行教员与评估系统 (9)5.3.1 智能飞行教员 (10)5.3.2 飞行评估系统 (10)第6章航空航天器自主任务规划与调度 (10)6.1 自主任务规划技术 (10)6.1.1 基本概念与原理 (10)6.1.2 自主任务规划系统架构 (10)6.1.3 自主任务规划关键技术研究 (10)6.2 多任务协同调度 (10)6.2.1 多任务协同调度概述 (10)6.2.2 多任务协同调度策略 (10)6.2.3 多任务协同调度算法 (11)6.3 动态任务分配与优化 (11)6.3.1 动态任务分配的挑战与策略 (11)6.3.2 动态任务分配算法 (11)6.3.3 动态任务优化技术 (11)第7章人工智能在卫星遥感数据处理与分析中的应用 (11)7.1 卫星遥感图像预处理技术 (11)7.1.1 图像去噪与复原 (11)7.1.2 图像配准 (11)7.1.3 图像融合 (12)7.2 地物目标识别与分类 (12)7.2.1 基于深度学习的目标识别 (12)7.2.2 集成学习与目标分类 (12)7.2.3 稀疏表示与字典学习 (12)7.3 变化检测与资源监测 (12)7.3.1 基于深度学习的多时相遥感图像变化检测 (12)7.3.2 遥感图像资源监测 (12)7.3.3 极化合成孔径雷达图像处理与分析 (12)第8章航空航天器故障检测与健康管理 (13)8.1 故障诊断技术 (13)8.1.1 信号处理技术 (13)8.1.2 机器学习与模式识别 (13)8.1.3 数据驱动故障诊断方法 (13)8.2 健康监测与预测 (13)8.2.1 状态监测技术 (13)8.2.2 剩余寿命预测方法 (13)8.2.3 不确定性分析与优化 (13)8.3 智能维修与保障 (13)8.3.1 维修策略与决策支持 (13)8.3.2 维修资源优化配置 (14)8.3.3 智能保障系统 (14)第9章人工智能在无人机领域的应用与创新 (14)9.1 无人机自主飞行技术 (14)9.1.1 飞行控制系统 (14)9.1.2 导航与避障技术 (14)9.1.3 智能飞行决策 (14)9.2 无人机编队与协同作战 (15)9.2.1 编队控制技术 (15)9.2.2 协同作战策略 (15)9.3 无人机在民用领域的应用 (15)9.3.1 交通监测与指挥 (15)9.3.2 环境保护与监测 (15)9.3.3 灾害救援与搜救 (15)9.3.4 农业植保与监测 (15)第10章航空航天领域人工智能技术的发展展望 (16)10.1 人工智能技术发展趋势 (16)10.1.1 深度学习技术的进一步发展 (16)10.1.2 强化学习在航空航天领域的应用 (16)10.1.3 人工智能与其他技术的融合 (16)10.2 航空航天领域应用挑战与机遇 (16)10.2.1 应用挑战 (16)10.2.2 应用机遇 (16)10.3 未来航空航天智能化发展前景 (17)第1章人工智能在航空航天领域的发展概况1.1 航空航天工业背景介绍航空航天工业是国家战略性的高技术产业,其发展水平是衡量一个国家科技实力和工业能力的重要标志。
人工智能技术在航空航天领域的应用与未来发展

人工智能技术在航空航天领域的应用与未来发展近年来,人工智能技术的飞速发展已经渗透到了越来越多的领域,其中航空航天领域更是成为人工智能技术应用的一个重要战场。
人工智能技术在航空航天领域的应用正在推动航空航天产业进入一个全新的时代。
本文将探讨人工智能技术在航空航天领域的应用,并展望其未来发展。
一、航班管理和航空安全在航班管理和航空安全方面,人工智能技术的应用使得航班起降、航线规划和飞行控制等过程更加高效和安全。
通过分析庞大的数据量,人工智能技术可以帮助航空公司准确预测飞机维修需求,提前进行维护,减少飞机故障导致的延误。
此外,人工智能还可以利用图像识别和语音识别技术,对机场安全检查过程进行自动化,提高安检效率,减少无效排查。
二、无人机智能驾驶随着无人机市场的迅猛发展,人工智能技术在无人机智能驾驶方面的应用也日益重要。
通过与传感器和算法的结合,无人机可以自主避障、定位和导航。
此外,人工智能技术还可以通过实时图像和视频分析,实现无人机在灾害救援、农业植保和快递配送等领域的广泛应用。
三、航空维修保养和故障诊断航空器的维修保养和故障诊断一直是航空航天领域的重要环节。
通过人工智能技术,航空公司可以分析历史维修数据,并利用机器学习算法,预测飞机零部件的寿命,准确判断哪些零部件需要更换。
此外,基于大数据分析,人工智能还可以提供针对性的故障排除方案,减少维修时间和成本。
四、太空探测与任务规划在太空探测领域,人工智能技术已经发挥了重要作用。
通过人工智能算法对太空探测器的数据进行分析和解读,科学家可以更好地理解宇宙的奥秘,并规划未来的太空任务。
此外,人工智能还可以在太空任务中提供自主导航和避障能力,增加任务的成功率和可靠性。
未来的发展随着人工智能技术的不断进步,航空航天领域的应用前景更加广阔。
未来,人工智能技术将在下述方面取得更多突破:1. 自主飞行:无人机和飞行器将具备更高级的自主飞行能力,实现更加精确和高效的飞行任务。
AI在航空航天领域的运用

AI在航空航天领域的运用航空航天领域一直是科技创新的前沿领域,在不断的发展壮大中,人工智能(AI)技术逐渐成为推动航空航天业发展的重要力量。
AI的应用不仅提升了安全性和效率,还推动了创新和探索。
本文将探讨AI在航空航天领域的几个典型应用。
一、智能飞行系统航空领域是AI技术最早应用的领域之一。
在飞行过程中,AI技术通过与传感器和自动控制系统的结合,帮助飞行员实时监测飞机状态、预测和解决潜在问题。
AI技术在航空器导航、自主降落、飞行计划优化等方面起到关键作用,提高了飞行安全和飞行效率。
二、无人机技术无人机是航空航天领域中另一个应用AI技术的热点。
通过AI技术的支持,无人机能够实现自主避障、自主航行和任务执行等功能。
例如,AI技术可以帮助无人机在复杂的环境下进行智能避让,有效地降低了事故的发生率,同时也提高了无人机的操作能力和适应能力。
三、航空器维护与故障预测航空器的维护和故障预测一直是航空业中的重要问题。
AI技术通过分析大量的实时数据和历史数据,可以实现对航空器运行状态的实时监测和故障预测。
AI技术可以通过建立复杂的模型和算法,帮助航空公司实现故障的提前预测和预防,提高航空器的可用性和安全性。
四、航空交通管理随着航空业在全球范围内的发展,航空交通管理面临的挑战也越来越大。
AI技术可以帮助航空交通管理部门处理大量的飞行计划和航班调度。
AI技术可以通过优化算法和机器学习算法,自动分配空域资源、优化航班计划、减少飞行延误等,提高航空交通的效率和安全性。
五、航天探测与研究在航天任务中,AI技术的应用也发挥着重要作用。
例如,AI技术可以协助设计和构建无人探测器,并进行自主导航和控制。
AI技术可以帮助科学家优化航天器的轨道和行进路径,提高数据采集的效率。
AI技术还可以帮助解析和分析航天器收集到的大量数据,加速对宇宙深处的探测和研究。
六、安全监控与风险预警航空航天业的安全性一直是关注的焦点。
AI技术可以通过监控和分析多种数据源,识别并预测潜在的风险因素,从而提前采取有效的措施进行干预和管理。
人工智能和大数据技术在航空航天领域中的应用

人工智能和大数据技术在航空航天领域中的应用航空航天领域一直是科技发展的重要方向之一,人工智能和大数据技术的发展在这一领域也产生了深远的影响。
本文将从飞机设计、空中交通管理、维修保养等方面论述人工智能和大数据技术在航空航天领域中的应用。
1. 飞机设计人工智能和大数据技术可以帮助飞机制造商更好地设计飞机和提高制造效率。
例如,使用机器学习算法对大数据分析可以为飞机穿模检测等检查过程提供更精确的结果。
同时,通过将大数据分析技术应用于零部件和整体结构测试中,可以更精确地预测材料在飞行中的疲劳损伤、风险和耐久性。
2. 空中交通管理航空交通控制是一项极其复杂的任务,需要考虑飞机的位置、速度和飞行路线,以及天气、航空公司的需求和管制要求等多种因素。
在这个复杂的环境中,人工智能和大数据技术可以发挥重要作用。
首先,在航班推迟或取消等异常情况下,利用大数据分析技术,可以更好地评估不同情况和决策对航班和整体空中交通控制系统的影响,以得到更好的决策。
其次,在航班正常运行时,人工智能技术可以协助管制员实时获取溢出变量,如飞行器的空速、高度和位置等,从而帮助管制员有效地完成航班管制。
3. 维修保养航空公司对维修保养的需求非常高,这部分工作也是一个十分需要细致和精确的工作。
人工智能和大数据技术可以利用历史问题数据库和其他大数据资源来自动识别和分析故障,并对维修人员提供更精准、更快速的故障判断和解决方案。
同时,利用大数据分析和预测模型,可以对飞机零部件使用寿命进行更加精准的监测和测试,避免出现无法预测的故障情况。
总之,航空航天领域在人工智能和大数据技术的帮助下,可以更好地管理空中交通、设计先进的飞机和针对潜在故障提供快速、精准的维修服务。
将来,随着技术的不断发展,人工智能和大数据技术在航空航天领域的应用将会更加广泛,并将带来更多的改进和创新。
人工智能在航空航天领域的应用与未来发展

人工智能在航空航天领域的应用与未来发展随着科技的飞速发展,人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)作为一种新兴技术,已经在航空航天领域取得了重大突破。
本文将探讨人工智能在航空航天领域的应用以及未来的发展趋势。
一、人工智能在航空航天领域的应用1. 机场安全检查人工智能技术可以被应用于机场的安全检查中。
通过使用人脸识别和行为分析,人工智能能够快速准确地识别和判断出可疑人员或潜在的安全风险。
同时,人工智能还可以在安全重要区域进行监控,及时发现异常行为并报警。
2. 航班调度与运营管理航空公司可以利用人工智能技术进行航班的调度和运营管理。
人工智能可以根据历史数据和实时信息预测航班的延误率,并提前调整航班计划,以减少旅客的等待时间和航班的延误率。
此外,人工智能还可以对飞机的维修计划进行优化,以提高航空公司的运营效率。
3. 飞行控制与导航人工智能技术还可以应用于飞行控制与导航系统中。
通过使用机器视觉和机器学习算法,人工智能能够准确识别天气变化、航线情况和飞行器状态,并及时作出相应的调整。
这样可以提高航行的安全性和准确性,减少人为因素对飞行过程的干扰。
4. 舱内服务与旅客体验人工智能技术还可以提升舱内服务和旅客体验。
航空公司可以利用人工智能技术开发智能助理机器人,为旅客提供个性化的服务,包括语言翻译、航班查询、餐饮推荐等。
这不仅提高了旅客的旅行体验,也减轻了机组人员的工作负担。
二、人工智能在航空航天领域的未来发展1. 自主飞行未来,人工智能在航空航天领域的发展将更加注重自主飞行技术。
人工智能能够通过学习和仿真模拟,实现自主决策和自主导航,提高飞行器的智能化水平。
这将为航空航天领域带来巨大的技术革新和进步。
2. 无人机无人机作为航空航天领域中的重要应用之一,将会进一步智能化和自主化。
人工智能技术将赋予无人机更加复杂的任务执行能力,例如自动巡航、自动寻找目标和自主着陆等。
这将拓宽无人机的应用范围,并创造更多商业和军事价值。
人工智能在航空航天行业的应用案例

人工智能在航空航天行业的应用案例人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)作为一项前沿技术,已经在航空航天行业得到了广泛的应用。
它在航空航天领域中的应用案例不断涌现,为行业的发展带来了巨大的推动力。
本文将为您介绍几个人工智能在航空航天行业的应用案例。
一、航班调度与路径规划航空公司需要高效地安排航班调度与路径规划,确保航班能够按时、安全地执行。
利用人工智能技术,可以通过分析大量的历史航班数据和天气信息,预测航班的延误风险,并进行实时调整。
此外,还可以利用人工智能算法进行路径规划,减少航班飞行时间和燃油消耗,提高效率和节约成本。
二、机场安全检查机场安全检查是保障航空安全的重要环节。
传统的安全检查方式需要人工对乘客行李进行逐一检查,效率低下且存在人为操作的主观性。
而借助人工智能技术,可以利用图像识别和行李数据分析等技术,实现对乘客行李的自动识别和检测,提高安全检查的准确性和效率。
三、飞行器维修与故障诊断飞行器的维修与故障诊断是航空航天行业中一项重要的技术活动。
借助人工智能技术,可以通过对大量维修数据和历史故障数据的分析,构建出智能故障诊断系统。
该系统可以准确地判断飞行器可能存在的故障,并给出相应的维修建议,大大提高了维修速度和准确度。
四、飞行控制与导航系统人工智能在飞行控制与导航系统中的应用正在推动航空航天行业的数字化转型。
通过集成人工智能技术,飞行控制与导航系统可以实现更加精准的飞行控制和导航,提高飞行安全性和效率。
人工智能可以通过对飞行器传感器数据的实时监测和分析,帮助驾驶员做出更加准确的飞行决策,并在飞行过程中自动调整飞行参数。
五、空中交通管理空中交通管理是航空航天行业中至关重要的环节,直接关系到航班运行的安全性和效率。
利用人工智能技术,可以进行空中交通流量预测和航空器的自动协同控制。
通过对大数据和历史航班数据的分析,可以预测未来空中交通的拥堵情况,从而提前调整航班计划和路径规划。
人工智能在航空航天领域中的应用

人工智能在航空航天领域中的应用人工智能(Artificial Intelligence,AI)是指通过计算机和其他机器的技术手段,使它们拥有模仿、实现和扩展人类智能的能力。
随着科技的不断进步,人工智能在各个领域的应用越来越广泛,其中在航空航天领域的应用尤为显著。
本文将重点讨论人工智能在航空航天领域中的应用,并探讨其对航空航天事业的影响。
一、导航和飞行控制导航是飞行安全的关键,而人工智能在导航和飞行控制方面的应用正发挥着重要作用。
利用人工智能技术,航空器能够通过学习和自主决策来实现自动导航和飞行控制功能。
例如,机载导航系统中的自动驾驶仪能够通过分析各种传感器数据,实现自动驾驶和自动驾驶修正,提高飞行的安全性和效率。
二、智能机场管理随着航空业的发展,机场管理变得越来越复杂。
人工智能的应用为机场管理带来了很大的便利。
例如,通过人工智能技术,机场可以实现自动化的航班管理和航班调度系统。
同时,通过智能监控系统,机场可以实时监测航班信息、旅客流量和设备状态,并根据实时数据进行智能调度和决策,提高机场的运营效率。
三、航空器维护和故障诊断人工智能在航空器维护和故障诊断方面的应用可以提高航空器的可靠性和安全性。
通过监测和分析航空器各种传感器的数据,人工智能系统能够预测和诊断航空器故障,并提供相应的解决方案。
例如,人工智能技术可以对航空器引擎的工作状态进行实时分析,及时发现问题并进行修复,提高航空器的可用性和安全性。
四、无人机技术无人机是航空航天领域中人工智能应用的典型代表。
无人机利用人工智能技术,能够自主进行航行、目标检测和任务执行。
无人机的广泛应用领域包括农业、物流、环境监测等。
例如,在农业领域,无人机可以利用人工智能技术对农田进行巡视和监测,为农民提供及时的农作物生长情况和病虫害预警信息。
五、航天探索与研究人工智能在航天探索与研究方面的应用也日益重要。
例如,人工智能可以应用于火星探测器的自主导航和目标识别,帮助科学家更好地探索和研究火星的表面情况。
AI技术在航空航天领域的创新应用推荐

AI技术在航空航天领域的创新应用推荐一、引言航空航天领域一直以来都是科技创新的热点之一。
近年来,人工智能(Artificial Intelligence, AI) 技术的迅猛发展给航空航天领域带来了许多创新应用。
本文将介绍AI技术在航空航天领域的创新应用,并推荐几个具有潜力的项目。
二、AI技术在飞机设计与制造方面的创新应用1. 飞机设计优化AI技术可以通过模拟和分析大量数据,提供更准确和高效的飞机设计方案。
例如,可以使用深度学习算法对不同气候条件下的飞行性能进行预测和优化,从而改善燃油效率和减少碳排放。
2. 自动化飞机生产利用AI技术可以实现更高程度的自动化飞机生产。
例如,通过机器学习算法识别并处理零件制造中出现的缺陷,大大提高了生产线上的质量控制水平。
此外,还可以使用机器人进行重复性劳动任务,如铆接和喷漆等工作,进一步提高生产效率。
三、AI技术在航空安全与监控方面的创新应用1. 飞行模拟与培训AI技术可以提供高度真实的飞行模拟环境,帮助飞行员在虚拟场景中进行训练和培训。
通过使用深度学习算法,模拟器可以自动适应不同飞行员的操作习惯和技能水平,以及各种不同的情景,从而提高培训效果。
2. 自主飞行系统AI技术的发展使得自主飞行系统成为可能。
通过使用机器学习和计算机视觉等技术,可以实现无人机和自动驾驶飞机的安全起降、导航与避障等功能。
这种自主飞行系统有望在遥远地区或紧急救援任务中发挥重要作用。
3. 智能安全监测借助AI技术中图像识别、声音识别和数据分析等功能,航空公司可以更好地监测和预测潜在问题。
例如,在旅客登机过程中,可利用人脸识别技术进行身份验证,增强安全管理;航空公司还可以通过分析乘客的社交媒体数据来预测他们对特定服务的需求。
四、AI技术在航空航天科学研究与探索中的创新应用1. 航班路径规划利用AI技术可以更精确地预测天气变化、流量状况和机场情况等因素,从而提供更合理、高效的航班路径规划。
通过深度学习算法,可以根据实时数据进行航班路线的优化调整,减少飞行时间和燃料消耗。
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人工智能技术在航空航天领域的应用
2013年06 月 15 日 人工智能技术在航空航天领域的应用 摘要:随着人工智能技术的迅速发展逐渐成熟,已经成为许多高新科技产品中的核心
技术。本文对人工智能技术在航空航天领域中的一些应用进行了简要介绍, 并对人工智能技术在未来航空航天中的应用进行了展望。
关键词:航空航天;人工智能;自动化;专家系统
一、引言
“开发天疆”已成为美、俄、中、日及欧空局的科学家们最热门的话题,这些国家和地 区先后制定了各自的空间开发计划,规模相当庞大,技术也非常复杂,多样,对可靠性的要 求也越来越高。 这就要求进一步提高机械化和自动化的水平, 人工智能技术是达到这一目的 的重要手段之一。它可以使一系列的复杂操作,管理和应用实现高可靠性,产生惊人的经济 效益。 人工智能在航天领域中得到了广泛的应用在美国,一些著名的公司及大学,如麦道公司、波音公司、麻省理工学院、卡内基梅隆大学及美国陆、海、空三军等均已开始研究人工智能在航天领域的应用。在欧洲,欧洲经济共同体的欧洲信息技术研究与发展战略计划与 法国发起的尤里卡计划合作开发人工智能技术。 英国皇家飞行研究院研究将人工智能用于航天器和其它航天活动,用于故障分析及卫星,空间平台和空间站的辅助工作系统。航空航天工业是最前沿技术领域,因此最有可能采用先进技术,对人工智能系统需求量最大。 下面分几个方面详细介绍人工智能在航空航天领域中的应用,以及在未来航空航天中 应用的展望。 二、人工智能在无人飞行器上的应用
1、自动化和智能机器人 为使卫星顺利完成飞行任务,大幅度降低造价,人们在卫星上大量地采用了自动化和机器人技术。早在1967 年美国发射的勘测者 3 号飞行器上就装有 机械臂,它在月球上完成了掘沟,地质调查和采集标本等工作,1 9 7 0 年苏联发射了“月 球”16 号和 17 号两个飞行器,飞行器上装有月球车,月球车在地面遥控下完成月面行走 和摄影任务,车上的掘岩机还完成了标本采集工作。1978 年美国海资号火星着陆飞船(一 种先进的空间机器人) ,通过搭载计算机不仅成功地控制飞船安垒着陆,而且还在没有地面 指令的情况下实现了长达 58 个火星日(每个火星日相当于 24 小时 37 分 26。4 秒)的探测, 19 7 7-1986 年,美国在旅行者探测器上采用了人工智能技术,完成了精密导航,科学观测 任务,其上计算机收集和处理了木星和土星等各种不同数据。 2、专家系统 美国 NASA 喷气推进研究所为"旅行者"探测器设计了具备由 140 个规则 组成的知识库, 可生成对行星摄影所需应用程序的专家系统,大幅度地缩短了执行应用计划 所需时间( 比手动操作速度大 10-50 倍),减少了差错,降低了成本。美国还研制了一种能分析卫星故障并可显示出具体对策的专家系统。它由250个规则构成,可以单一和多窗口形式对话, 将专门用于通信卫星电力系统。 日本三菱电机公司也试制出了人造卫星试验用的专家系统,应用专家系统信息卡,通过数据处理机MELCOM MX/3000与逻辑推理机MELCOM-PSI的有机配台实现自动化、省力化、可缩短试验时间,做到高速联机数据处理同时软件开发,功能修改也非常方便,提高了可靠性。 三、人工智能在航天飞机上的应用
1、人—机接口 采用人工智能技术,在地面站与飞船,航天飞机与机械手之间(人与操 作对象问)建立起完美的人--机接口,利用通信回路把由人直接控制的直接控制系统和采用 遥控方式控制操作对象的遥控系统联接起来。 2、航天飞机上用的专家系统 在航天飞机的检测, 发射和应用等过程中大量地采用了专家系统, 包括加注液氧用的专家系统(LEX), 执行飞行任务和程序修订用的专家系统(Expert) 发射应用系(L—PS—2), 采用知识库的自动检测装置(K—ATE), 发射及着陆时的飞行控制 (NAVE—X),推理决策用的信息管理系统等。 四、人工智能在空间站上的应用
人工智能在空间站计划等的应用 NASA 的先进技术咨询委员会认为空间站中有三个方面必须采用人工智能技术,才能实现高度自动化,确保可靠性。 (1)空间站分系统,空间站应用,利用空间站在空间进行各种实验时的监控,故障诊断, 舱外活动,交会对接,飞行规划等的专家系统。 (2)空间结构物的组装,从航天飞机上卸下和移动补给物资手段的智能化。 (3)卫星服务和空间工厂设备维修用的远距离操纵器/机器人, 空间工厂设备控制和操作 等用的专家系统。 该先进技术咨询委员会还确定了适用于空间站初始阶段和发展阶段的自动 化和仿真机器人学的目标,事实上在初始阶段专家系统是作为支援系统 ,在发展阶段将作 为一种综台性的信息和控制系统的控制部件用。 当前,正在积极地开发以下系统用于美国国际空间站上。 1、监视和故障诊断系统这一研究以环境控制/生保分系统和电力分系统为中心 NASA 约 翰逊空间中心开发了一种用电化学方式清除飞船内二氧化碳气体的增加可靠性故障诊断用 的专家系统。构筑在 LISP 计算机上,与这一系统有关的知识库和诊断规则,以及与程序有 关的知识库均用框架形式表现。 采用这系统后故障减少了一半以上(样机评价结果)。 美国波 音公司研制出空间环境控制用的专家系统样机,用它可对环境控制/生保分系统从地影区向 日照区过渡的整个过程进行模式控制和分系统监视。 日本航空宇宙技术研究所还研制了一种 支援舱内科学家进行空间实验用的专家系统。 另外马丁 玛丽埃塔公司正用自己公司的规则 库开发飞船电力分系统故障诊断和负荷调整用的专家系统。B 本宇宙开发事业团在开发空 间站天线系统故障诊断,日本实验舱飞行调度系统,电力分系统用的专家系统。 2、远距离操纵器/仿真机器人学。NASA 喷气推进研究所正研制在空间站周围完成组装, 服务,检查和维修等各种作业的遥控机器人。该机器人分系统由高级专家系统组成,遥控机 器人则是一个能协调动作的复台式专家系统,它将逐渐发展成一种高智能的自主机器人。 NAS A 埃姆斯研究所和兰利研究中心还分别研制由分布式黑板模型构筑空间站用机器人所必须 的多种协调式专家系统和由地面操作人员支援空间飞行器用机器人的专家系统。 日本宇宙开发事业团在研制空间站主从遥控机械手用的动作示教最佳化,故障诊断,环境模型用专家系统和研究机器人语言。ESA 也着手研究机械手的故障诊断用的专家系统。 五、人工智能在其他一些航空和航天应用
简单地叙述一下几种其他的应用: 嵌套式系统的软件配置——这种应用考虑如何对各种嵌套式计算机系统配置所包含的程 序和数据。 它可将作业和数据分配给程序段,并受数据和段的长度以及作业中可用的寄存器 个数的约束。当作业是搜索问题时,其组合形式要求利用启发方式来削减搜索途径。并减少重复。利用图形显示来观察操作中的各种算法和策略, 这样可以引起开发者得到启发的直觉 感受。发射安排——这种应用是由帮助安排发射操作的工作站和为发射活动分配时间的计划人员组成的。工作站在一种带日历图形的显示器上显示出当前的或假定的分配方案,使调度人员了解整个情况。由系统回答的典型问题 ( 即由系统推算出的建议)是,什么时候安排下一次任务A?任务B具有什么样的优先级而不得不保证安排在最近的7天之内?时间分配计算可以是一种简单的树形搜索,也可以带有专家启发,取决于分配条件的复杂性。防卫探测区的雷达定位——这种应用同上述两种应用一样是确保达到规定探测要求的雷达最佳定位的搜索问题。只要具体的可选位置在地形上是固定的,配置适当数量的雷达使用穷尽搜索法是可行的。用于吞吐量分析的嵌套式系统的模拟——这种应用与工厂地面模拟是一样的。在这种情况下,对嵌套式系统和相应的数字信息通信进行模拟以确定吞吐量,利用效率瓶颈和紧急情况。此系统是一种工作站,它能使用户对交替配置进行试验,并且还能评价系统在各种负荷情况下的性能。船舶跟踪和监测的模糊解答——这种应用是用来监测和跟踪船舶和其他使用来自多源和有多种解释数据的台站。 系统可以保持有多种矛盾解释的传感器数据,直到数据得到了解答 为止。此系统主要是专家系统而不是工作站,这是由于传感器的解释要求有启发劝能。 六、未来人工智能在航空航天上应用
未来航空航天中人工智能系统的发展在初期,航空航天中人工智能(AI)系统可采用两层次结构,航天员位于指挥,管理层,各种人工智能子系统则位于执行层次。相互作用主要发生在航天员与 AI之间,不同的AI子系统之间没有或只有少量的信息交换。显然,这样的系统较为松散。随着AI 技术和功能的发展, 就会出现具有管理功能的AI子系统,它负责对各种 AI 单元或子系统的监控和 协调,航天员也应当有明确的分工,于是形成多层次的结构。在这种系统中,位于顶层的指令长,是整个系统的核心,既负责航天员的协调管理,也密切关注担负管理职能的 AI子系统。人与AI的各种信息接口是航天中AI系统能够有效工作的关键环节。信息接口包括听觉、视觉、触觉信号和遥测信号。语言交流是最有效的一种信息交换方式,所以无论是智能管理系统还是航天机器人,都应当具有人类语言的理解能力。当然航空航天中人工智能系统不仅要考虑其功能的完善性,更要注重其运行可靠性,所以,发展的策略应当是在可靠的基础上由简单到复杂地逐步进化,最终发展为以航天员为核心的智能性很强的,能完成各种航天任务的人工智能系统。这种技术的发展不仅使载人航天出现一个崭新的局面,还必然会促进地面人工智能理论和技术以及人类智能研究的发展。 总而言之,伴随航天事业的飞速发展和对高度机械化,自动化的要求越来越追切,人工智能技术将是解决这些问题的关键,因此迅速研究人工智能并使其广泛应用于航天领域已是刻不容缓。
参考文献:
[1] Doc Shanker 《人工智能在航天飞机中的应用》[j] [2] Denise L. Lawson、 Mark L.James 《用于宇宙飞船遥测监控和诊断的多任务人工智 能系统》[j] [3] 朱维宝 李砥擎 孙波 《人工智能技术在航天器数据监视中的应用研究》[j] [4] 尼尔森 郑扣根译 机械工业出版社 《人工智能》[m]