公开(公告)号：CN115157313A

公开(公告)日：2022-10-11

申请号：CN202211023644.3

申请日：2022-08-25

Applicant: 东北大学

Inventor： 郝丽娜 ,  马天华 ,  程强 ,  刘洪帅 ,  王硕朋 ,  王日新

IPC: B25J18/00 ,  B25J19/00

Abstract: 本发明涉及一种气动肌肉驱动的仿生柔性机械臂，包括位于上部的仿生肘关节和串联在其下部的仿生腕关节，仿生肘关节具有一个旋转自由度，能够完成肘关节的屈/伸运动，仿生腕关节具有两个旋转自由度，能够完成腕关节的屈/伸和尺偏/桡偏运动。本发明与人体上肢骨骼肌结构、传动原理和功能相近，有良好的仿生性能。本发明的仿生柔性机械臂的力学性能与生物肌肉类似，其具有的上述特点，使其相比于刚性机械臂和传统线驱机械臂，更具优势。

公开(公告)号：CN112287521A

公开(公告)日：2021-01-29

申请号：CN202011080003.2

申请日：2020-10-10

Applicant: 东北大学

Inventor： 陈文林 ,  郝丽娜 ,  赵亮 ,  程强

IPC: G06F30/20 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明公开了一种智能作战装备决策平台，该平台采用“决策层‑事件层‑物理层”的三层架构的改进混杂随机时延Petri网模型对智能作战装备认知和决策系统进行建模，可对作战系统中的离散事件、连续过程、时延特性、随机现象和决策问题5类混杂特性进行建模仿真；通过设计HSTPNSim软件与Python端的接口，使用深度学习和强化学习方法对行动规则模型、交战判决模型和指挥决策模型进行优化；设计可视化推演界面，实时显示战场态势。本发明提出基于M‑HSTPN模型的智能作战装备认知和决策系统设计方法，借助强化学习和深度学习方法实现态势认知和临机决策的自适应学习与进化，并采用可视化推演界面，直观演示作战过程以及结果，有助于更好地对作战系统进行研究分析。

公开(公告)号：CN112287521B

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202011080003.2

申请日：2020-10-10

Applicant: 东北大学

Inventor： 陈文林 ,  郝丽娜 ,  赵亮 ,  程强

IPC: G06F30/20 ,  G06Q10/0637 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明公开了一种智能作战装备决策平台，该平台采用“决策层‑事件层‑物理层”的三层架构的改进混杂随机时延Petri网模型对智能作战装备认知和决策系统进行建模，可对作战系统中的离散事件、连续过程、时延特性、随机现象和决策问题5类混杂特性进行建模仿真；通过设计HSTPNSim软件与Python端的接口，使用深度学习和强化学习方法对行动规则模型、交战判决模型和指挥决策模型进行优化；设计可视化推演界面，实时显示战场态势。本发明提出基于M‑HSTPN模型的智能作战装备认知和决策系统设计方法，借助强化学习和深度学习方法实现态势认知和临机决策的自适应学习与进化，并采用可视化推演界面，直观演示作战过程以及结果，有助于更好地对作战系统进行研究分析。