人因工程学的应用-军事篇

工程力学在军事工程中的应用工程力学是一门研究力的作用和效果以及物体的平衡和运动规律的学科。

它在军事工程中扮演着重要的角色，为军事工程的设计、建设和维护提供了科学的支持。

本文将探讨工程力学在军事工程中的应用，并分析其重要性和成就。

一、工程力学在军事设施设计中的应用在军事设施设计过程中，工程力学起着重要的作用。

首先，通过工程力学的力学分析，可以确定军事设施的结构稳定性，确保其在恶劣环境下的运行和使用。

其次，工程力学还可以对军事设施的抗震性能进行评估，有效预防和减轻地震可能带来的破坏和危害。

此外，工程力学还能够指导军事设施的材料选择和使用，提高其抗压、抗拉、抗弯等力学性能，增强军事设施的整体稳定性和安全性。

二、工程力学在军事装备开发中的应用工程力学在军事装备开发中也发挥着重要的作用。

首先，通过工程力学的力学模型和仿真分析，可以对军事装备的结构强度进行评估和优化，确保其在战场环境下的正常使用和抵御外界力的作用。

其次，工程力学还可以对装备的运动性能进行分析和优化，提高其机动性和灵活性，增强军事装备的作战能力。

此外，工程力学还能够研究和分析装备在特殊环境下的力学行为，为军事装备的改进和创新提供科学依据。

三、工程力学在军事工程维修中的应用军事工程的维修和保养对其长期使用和可靠性至关重要，而工程力学为军事工程维修提供了理论基础和操作指导。

首先，通过工程力学的损伤分析和结构评估，可以及时发现和修复军事工程中的结构缺陷和损伤，确保其正常运行和使用。

其次，工程力学还可以指导维修过程中的力学操作和力学原理的应用，提高维修效率和质量。

此外，工程力学还能够对军事工程维修管理进行优化，减少维修成本和时间，提高军事工程的可靠性和可用性。

综上所述，工程力学在军事工程中的应用是不可替代的。

它为军事设施设计提供了结构稳定性和抗震性能评估，为军事装备开发提供了结构优化和运动性能分析，为军事工程维修提供了损伤分析和维修操作指导。

工程力学的应用不仅提高了军事工程的质量和可靠性，也为军队的战斗力提升提供了重要保障。

资料范本本资料为word版本，可以直接编辑和打印，感谢您的下载人因工程学的重要性及应用地点：__________________时间：__________________说明：本资料适用于约定双方经过谈判，协商而共同承认，共同遵守的责任与义务，仅供参考，文档可直接下载或修改，不需要的部分可直接删除，使用时请详细阅读内容第一章人因工程学概述第一节学科概述在人类的进化过程中，从最原始的完全依靠自然的生活（比如采集食物、狩猎以及逃避猛兽的追捕）到逐渐学会制作简单的工具，再到各种复杂工具和技术的发展。

人类经历如此漫长的道路，才从原始社会发展到今天。

现在，我们已经能够使用各种技术生产大量的产品和设备，其中包括我们的祖先所不可能想象的产品。

在这个过程中，科学技术作为第一生产力发挥着至关重要的作用。

然而技术发展与人的因素是不可分割的，他们的关系就是人们开始研究人因的起因。

人们都有这样的经历，一些工具、装置、设备或机器的使用十分不方便，而只要稍加改动，用起来就会舒服的多。

这些只是非常简单的人因工程学的应用。

随着生产技术的发展和人类对于自身认识的加深，人因工程学学也越来越深入与技术融合再一起，同时也越来越深入地溶入人们的生活之中，例如在各种日常用品，家用摄像机、浴盆，电视机的遥控器等都非常典型地应用到人因工程学。

下面将对人因工程学这门学科从总体进行认识并且较深入地理解几个比较重要的概念。

、人因工程学的定义目前国际上对人因工程学有几种不同的称呼。

美国称之为人因工程学（Human Factors），在欧洲工效学(Ergonomics)更为流行。

有些学者称之为人类工程学（Human Engineering）、人机工程, 也有一些心理学家喜欢使用工程心理学（Engineering Psychology）的叫法。

在具体的定义上，也没有统一。

例如国际人机工程学会将人机工程学定义为：研究人在某种工作环境中的解剖学、生理学和心里学等方面的因素，研究人和机器及环境的相互作用，研究在工作中、生活中和休息时怎样统一考虑工作效率、人的健康、安全和舒适等问题的学科。

人工智能技术在智慧军事中的应用研究随着科技的不断发展，人工智能技术已经逐渐进入到了军事领域，成为了智慧军事中的重要组成部分。

在现代战争中，信息化作战已经成为了重要的战争形式，人工智能技术在这一领域中的应用是不可替代的。

本文将从多个角度探讨人工智能技术在智慧军事中的应用研究。

一、人工智能在智能化武器中的应用智能化武器是现代军事中的一个重要领域，其中人工智能技术的应用较为突出。

大多数智能化武器都配备了人工智能芯片和软件，能够根据任务需求自主控制、计算与决策。

这些武器拥有精准的目标识别和打击能力，大大提高了在战场上的作战效率。

例如，无人机、自主导航组合导弹、智能型战车等，都是人工智能技术在军事领域中的典型应用。

二、人工智能在作战模拟中的应用通过作战模拟技术，军方可以预测各种场景下的军事行动结果，提前进行战术布局和指挥训练。

人工智能技术在作战模拟中的应用能够大大提高作战状态下的指挥决策和作战效率。

利用人工智能技术，在模拟战场中训练指挥员，使其在真实战场中更快更好地完成任务。

三、人工智能在情报侦察中的应用情报侦察是作战前期的关键环节，能够为指挥决策提供重要的信息支持。

人工智能技术在情报侦察中的应用，主要体现在情报收集和分析方面。

通过人工智能技术，可以快速地大规模地收集和整合各种情报信息，并经过智能分析、判断和预测，辅助指挥决策。

利用人工智能技术，军方能够在情报收集和分析方面取得超越对手的优势。

四、人工智能在后勤保障中的应用后勤保障是军事现代化建设的重要组成部分。

人工智能技术在后勤保障中的应用，能够提高后勤保障的效率和准确性。

例如，运用智能化技术，可以实现后勤物资的智能采购、库存管理、配送等多个方面的自主决策和控制。

利用人工智能技术，军方能够大幅提高后勤保障工作的效率，最大程度地保障作战过程。

五、人工智能在抗灾救灾中的应用人工智能技术在灾害响应和抗灾救灾方面的应用也非常广泛。

利用人工智能技术，可以在灾害现场进行大规模的数据分析和图像识别，及时发现重要信息和损失情况，为抗灾救援提供更好的指导和支持。

人因工程学在飞机设计中的应用人因工程学是一门研究人与工作环境相互作用的学科。

它主要致力于提高工作环境的人机适应性，以实现更高的工作效率、更低的错误率、更好的人员安全性和更好的人体健康。

在飞机设计中，人因工程学的应用发挥着至关重要的作用。

本文将详细介绍人因工程学在飞机设计中的应用和它对飞机设计的重要意义。

首先，人因工程学在飞机设计中应用的首要目标是确保飞行员的安全。

在设计飞机时，需要考虑人体因素和人员操作的因素。

许多设计都是从飞行员的角度出发。

安全是设计的基础，没有安全措施的设计不能承受实施的考验。

例如，飞行员的座椅需要经过调整和测试，以确保他们能够正确控制飞机。

过高或过低的座椅会导致安全隐患。

在构建飞机各部分时，也必须确保每个部分的大小、形状、安装和维护方便、造型美观等，以保证高效和安全的人机界面。

其次，飞机的人机工程设计需要考虑工艺。

针对该领域的工艺提供了必不可少的注意点，空间与工具局限的设计的比较，需在人机接口因素中进行重新调整。

比如，在飞机的座椅、机舱存储或飞行控制系统的设计过程中，工艺必须考虑到适当的接口和空间和人员的工作需求，以便在需要时能够提高飞机的维修效率。

同时，人因工程学在飞机设计中还应用于调整飞行过程中的交互方式。

对于飞行的目的和实践，飞行员的直接参与和密切配合非常重要。

对于多人操作的飞机而言，相互之间的协作、配合和控制是至关重要的。

例如，在飞行控制系统的设计中，需要精细调整飞行员所看到的决策的界面，以帮助快速地理解和操作所有操作和反馈。

调整设计可以成功地降低错误、风险和维护成本。

最后，人因工程学在飞机设计中具有显著的经济效益。

通过考虑人因工程学因素，可以减少开发和制造过程中的错误和改进，这有助于降低产品开发周转时间和成本。

同时，通过研究和调整用户操作界面的设计，可以帮助提高飞行员的效率和生产力，进而减少飞行员的操作错误率和风险，提高最终飞行任务的成功率，并降低维护和运营成本。

人体工程学的应用人体工程学（HumanEngineering），也称人类工程学、人间工学或工效学（ Ergonomics）。

工效学 Ergonomis 原出希腊文“Ergo”，即“工作、劳动”和“nomos”即“ 规律、效果”，也即探讨人们劳动、工作效果、效能的规律性人体工程学起源于欧美，原先是在工业社会中，开始大量生产和使用机械设施的情况下，探求人与机械之间的协调关系，作为独立学科有40 多年的历史。

第二次世界大战中的军事科学技术，开始运用人体工程学的原理和方法，在坦克、飞机的内舱设计中，如何使人在舱内有效地操作和战斗，并尽可能使人长时间地在小空间内减少疲劳，即处理好：人—机—环境的协调关系。

及至第二次世界大战后，各国把人体工程学的实践和研究成果，迅速有效地运用到空间技术、工业生产、建筑及室内设计中去，1960 年创建了国际人体工程学协会及至当今，社会发展向后工业社会、信息社会过渡，重视“以人为本”，为人服务，人体工程学强调从人自身出发，在以人为主体的前提下研究人们衣、食、住、行以及一切生活、生产活动中综合分析的新思路日本千叶大学小原教授认为：人体工程学是探知人体的工作能力及其极限，从而使人们所从事的工作趋向适应人体解剖学、生理学、心理学的各种特征其实人—物—环境是密切地联系在一起的一个系统，今后“可望运用人体工程学主动地、高效率地支配生活环境”人体工程学联系到室内设计，其含义为：以人为主体，运用人体计测、生理、心理计测等手段和方法，研究人体结构功能、心理、力学等方面与室内环境之间的合理协调关系，以适合人的身心活动要求，取得最佳的使用效能，其目标应是安全、健康、高效能和舒适。

人体工程学与有关学科以及人体工程学中人、室内环境和设施的相互关系人体工程学的基础数据和计测手一、人体基础数据人体基础数据主要有下列三个方面，即有关人体构造、人体尺度以及人体的动作域等的有关数据1、人体构造与人体工程学关系最紧密的是运动系统中的骨骼、关节和肌肉，这三部分在神经系统支配下，使人体各部分完成一系列的运动。

海军装备领域人因工程研究现状及发展随着现代科技的飞速发展，海军装备领域不断涌现出一系列新的装备和技术。

这些新型装备和技术的研发主要依赖于人因工程领域的研究。

人因工程研究是将人类的生理特征、心理特点以及行为习惯融入到设计和功能开发中的一个学科。

在海军装备领域，人因工程的应用将决定装备的品质和效率，而同时也能够保证士兵们的安全和健康。

本文将主要在海军装备领域人因工程研究现状及发展问题上详述。

当前的研究现状在海军装备领域，人因工程考虑的主要是优化士兵的工作效率，维持士兵的健康和降低使用成本。

为了实现这些目标，人因工程专家们需要进行大量的研究和实验。

这些研究和实验的主要内容如下：1.人体生理特征研究海军士兵需要在艰苦的环境下工作，例如高温、低温、高海拔等情况下。

人因工程专家们通过研究士兵在不同环境下的生理特征，可以更好地设计适合的装备以保障士兵的工作效率和健康。

2.人机交互研究人机交互在现代海军装备中至关重要。

人因工程专家需要研究如何使士兵更方便地使用装备，以及如何使士兵更有效地与装备交互。

3.任务分配和配合研究士兵需要在团队中协同作战。

人因工程专家需要研究如何更好地分配任务和使士兵协同作战，以提高作战效率。

发展空间尽管海军装备领域的人因工程研究已经取得了很多成果，但仍有一些问题亟待解决。

随着技术的不断发展，人因工程研究将在以下几个方面取得更多进展：1.智能化装备随着人工智能技术的不断发展，智能化装备将会在海军装备领域得到更广泛的应用。

利用人因工程的研究成果，未来的智能装备将可以更好地适应不同的士兵和不同的环境，以保障士兵和装备的安全和高效使用。

2.虚拟仿真技术虚拟仿真技术可以为人因工程专家提供一个更真实的实验环境。

使用虚拟仿真技术，人因工程专家可以更好地评估装备的性能和士兵的工作效率，同时也可以更好地预测装备在不同环境下的性能表现。

3.可穿戴设备可穿戴设备在未来将成为海军装备领域的重要发展方向。

这些装置可以通过传感器收集士兵的实时健康状况，帮助士兵更好地掌握自己的健康情况并预防疾病的发生。

人机工程学在军用器材设计时的作用作者：苌军红王飞来源：《中国军转民》 2015年第4期人机工程学是研究人、机械及其工作环境之间相互作用的学科。

它为军用器材设计开拓了新设计思路，并提供了独特的设计方法和理论依据。

苌军红王飞1. 引言人机工程学是研究人、机械及其工作环境之间相互作用的学科。

它的研究和应用为了使机械装置更加适合人体的需要，使其发挥更大的效能。

军用器材主要是指武军部队和公安干警在捕歼和执勤过程中使用的防护和辅助器材，包括防护、阻车、观察、探测、军具、攀登等器材。

由于军用器材使用者社会职能的特殊性，以及执行任务的危险性，对军用器材的可靠性和功能提出了更高的要求。

因此，在军用器材的设计过程中运用人机工程学的理论和方法，将起到事半功倍的作用。

2. 人机工程学发展简述人机工程学的起源可以追述到20 世纪初期，作为一门独立的学科已经有50 多年历史。

第二次世界大战期间，由于战争的需要，许多国家大力发展效能高、威力大的新式武器和器材。

但由于片面注重新式武器和器材的功能研究，而忽视了“人的因素”，因而由于操作失误导致失败的教训屡见不鲜。

例如，由于战斗机中座舱及仪表位置设计不当，造成飞行员误读仪表和误用操纵器而导致意外事故；或者由于操作复杂、不灵活和不符合人的生理尺寸而造成战斗命中率低等现象经常发生。

后来人们研究认识到“人的因素”是设计中不能忽视的一个重要条件，研究的范围也从军事领域开始向非军事领域发展。

上世纪60 年代，欧美各国进入了大规模的经济发展时期，由于科学技术的进步，使人机工程学获得了更多的发展机会。

随着人机工程学所涉及的研究和应用领域的不断扩大，从事本学科的专家所涉及的专业和学科也就越来越多，主要有解剖学、生理学、心理学、工业卫生学、工业与工程设计、工作研究、建筑与照明工程、管理工程等专业领域。

由于人机工程学的迅速发展及其在各个领域中的作用愈来愈显著，从而引起各学科专家、学者的关注。

1961 年正式成立了国际人类工效学学会，该学术组织已召开十三次国际学术会议，交流和探讨不同时期本学科的研究动向和发展趋势，从而有力推动着本学科不断向纵深发展。

人工智能在海军工程中的实际应用人工智能在海军工程中的实际应用P.J.哈特曼摘要车文调查了人工智能(AI)的曲折历史,这段历史可追溯到1956年达特茅斯(Dartmouth)关于人工智能的夏季研究项目(SummefResearchPr0ject)这一人工智能的开始阶段,然后经六十年代和七十年代的萧条阶段,一直到八十年代中期,人工智能的成功应用的数量按指数律地增大.率文指出怎样选择能由专家系统辅助解决的问题.本文也识别了超过现代技术水平和而将来会出现的领域,如常识推理,自动的机器学习和复杂设计的综台.人工智能程序能够对故障进行诊断并且即使在数据”含糊”时,也在较窄的专业范围内对问题加以分类解答.但是这种程序没有显示自主的”思考”功能.正象一般的计算机用程序设计碱轻了计算机负担一样,AI专家系统精简了逻辑数据处理.当人工智能专家系统成功地用于规定的任务时,这两种计算机技术能发挥出成本效益,田为计算机比人工作得更快,而且在例行的工作中不会出错.一,概述什么是人工智能t对这一问题文献中充满着矛盾的定义.德赖赞斯[1]指出,二十五年以前研究人员梦想”无人控制的自主思维‟的机器并认为”目前我们离实现这个梦不远了.”我们可能是离无人控制的自主思维机器更近了,但我们可不那么确信,德赖费斯也是如此.其它人的许多观点,包括丹尼尔斯[2]的现点是”A】可被定义为把知识,思考和学习应用到计算机系统以帮助人类工作.”不管AI是如何定义的,人工智能的重要方面是这是计算机应用的一个新领域,计算机用一般数据处理不可能实现的方法来控制知识和符号[8].对AI来说,最新的消息似乎很多,正在为AI开发的商品软件似乎也很多.每一个新的成果是建立在前一成果的成功的基础上,这就是在本文的后面列出六十多篇参考文献的原因.这些参考文献取自于许多容易得到的现行文献中,并能用它们来考查AI目前的状态.1.人工智能内的子领域人工智能可能是科学和工程方面的下一个大的创新,然而人工智能的领域是很宽广的(表i).人工智能的应用包括在下面许多方面:人工视觉[4]专家系统信息综台—一36—寰1适合于人工智能的一些领域机器学习管理[5]自然语言接口[6]编程工具机器人语音和声音并不是这些领域的每一个都适用于海军工程,就当今的人工智能技术来说,上述的几个一37—领域并不都是实用的[9].本文将主要关注能适用于我们的设计和管理功能的实用工具.重点将集中在专家系统(以知识为基础的系统)上.2.什么是专家系统专家系统是用来解决涉及信息,经验和不确定性的复杂问题的方法和程序.它们能用来把知识传送给非专家,并且也能帮助真正的专家们熟练地完成日常的工作.只要我们集中研究当今实用的工具,专家系统是很有用的[103[I13.专家系统能用来存贮被开发的知识,保留离开某一机构的人的知识,为不确定的输人提出建议,迅速地检索大量的数据和得到常常容易被人忽略的细节<123<153.然而,基于人工智能的专家系统的推理方法与人所用的方法不同,它们既不领会问题的含义,也不直观地立刻下结论.专家系统的理解力是很有限的.现在的专家系统就好比学徒工,但它们能解决很多复杂的问题.根据海思一罗斯<149所述,人类的专门知识的范围约为100000条规姗,一个专业中的专门知识约需要10000条规则.对于一较窄领域的专家来说,规则降到500~1000条就能眭任(见表2).这些”较窄领域”内的专家常常指的是以知识为基础的系统,工程师,造船技师和管理人员是能有效地使用它们的.海思一罗斯[143指出t”专家系统是知识密集的程序,它能解决一般需由专家来解决的问题.它执行专家的许多辅助功能,例如提出有关的问题和解释它的推理”.他又说专家系统能做(或假定能做)下列工作t“它们能解决很难的问题,或者比专家们做得更好,它们能使用专家认为有用的经验启发式地推理,它们能适当的方式与人相互对话,包括使用自然语言‟它们对符号描述进行处理并作出推理,它们能用有错误的数据和不确定的判断规则操作,它们可同时思考几个假设,它们能解释为什么提出此问题‟并证明它们的结论是正确的”.表2专家系统所需的规刚教应用范围人的专门知识范围一个专业的专门知识能胜任某一狭窄领域的专家专家系统的有说服力的演示商业上实际可用的专家系统规则数1000001000050Owl000250505.人工智能的兴旺,萧条时期LISP语言的发明者约翰?麦卡锡于1956年在述特茅斯大学的夏季讨论会上提出了”人工智能”这一术语[15,16,173.从那时到现在,人工智能至少已有二起二落.五十年代末和六十年代初人工智能集中程自主思考,然而到现在尚未实现[1).丹布鲁休指出;”在六十年—一38—代,计算机科学家开发了许多通用的问题求解机理,到了六十年代末和七十年代初期,计算机科学家设法把这些机理用到‟实际‟的问题中去.这些努力绝大部分都失败了.实际上当时失败的结果是非常夸人失望的,以致于英国完垒放弃了人工智能的研究和开发计划”.一部分人说,人工智能能做任何工作,这一说法是绝对不现实的.人工智能只不过是另—种计算机工具Ct83.它也不是魔术[19].二十年前,当首次编写医学和数学专家系统时,约花了40人年的工作才使医学和数学专家系统按照温斯顿的观点工作C203.在过去的五年多里,形势发生了明显的变化.目前市场上可为高级的台式微型计算机买到具有自然语言接口的通用知识系统,通过规则和实例开发专家知识库的工具和推理机.好象AI已取得了”爱挑剔的群众”的支持,以及AI的应用范围将继续扩大,并能提供实际的应用.“IBM公司打算在公司内部使用人工智能,以便加强它的竞争实力”C21].数字设备公司“……约有400名工程师在马萨诸塞州的哈得孙,日本的东京和法国的V aIbonne垒力以赴从事人工智能的工作”C22).其它的主要的计算机公司每年在人工智能方面约要花费3000~4000万美元.由于商业上的努力,开发AI似乎是很坚定的C23,24,25].4.主要的”赡锻/节约”的领域综上所述,人工智能并不是能做任何一项工作的[26],但是有一些领域,如问题的分类,诊断和校正,态势分析和判断以及设计综合,人工智能工具是可以适用的,并且是有成本效益的.钱德拉斯卡拉姆[27,4]花了很大的精力确定了哪一种人工智能工具能成功地解决一些不同的问题以及哪一种人工智能工具不能解决这些问题.表3摘要地介绍了他的工作成果,并对之进行了扩宽.分类问题,即根据可能答案的分级结构进行有结构的选择是最成功的,这种技术构成了当今专家系统的基础.当某一航空公司通过使用专家系统帮助确定航线和价格,在每架飞机上多出售一个座位时,该公司每年就能增~L11200万美元的收人.国防高级研究计划局(DARPA)每年花费很多的钱用于研究军用专家系统,希望专家系统能帮助确定战场上的战术[28].目前DARPA每年对专家系统和自然语言接口的开发要花费1.5亿美元.日本把这个领域作为他们的第五代计算机的目标.英国工业联合会也已实现了利特尔?弗洛伊德所说的…”尚缺乏经验的专家系统……利用已建立的数据库……根据可疑的商务交易,不平常的合同和与犯罪行为有关系的别的泄密迹象……作出……推理”.数字设备公司说,由于采用了专家系统来配置新的V AX计算机站,每年节约了1800万美元C31].国内税收机关正在重审有关主张开发以知识为基础的专家系统的样机的提议,以便使1040种最有可能调整的税率的人工处理实现自动化.分类逸一领域也扩展到喷气式飞机的故障诊断,故障排除C333和智能维修规程中.采用专家系统用五分钟的时间就能完成以往要一星期才能诊断的问题.根据气候条件的变化由航海专家建议船的航线也是可行的CS43.舰船航线的确定可能是态势分析的一个实例,而声学特性分析C35),紧急管理,信息综合和石油钻探分析与此大致相同[36].这些方面都存在结构的分类. 一39—表3人工智能现在与将来的应用镶域的比较分类结构选择过程在一专门方面的诊断态势分析很成功(现在)设计综合通过计螂选择和改进进行设计成功(现在)基于知识的敦据存贮和检索相关的文摘数据复杂的知识库近期(不久)假定的组台假定的产生和组合中期(有可能)抽象I韶嚣拳娄箍啬蔷专家的推理‟通I远期c下一代假定匹配匹配假定和数据远期(下一代)宽广的专业知识包括时间和空间的定性的常识推理远期(下一代) 二,怎样挑选和实现”正确”的问题为一个机构开发第一个成功的专家系统是要花很长时间的.必须要在选择类型”正确”的问题和确定协同工作的下位结构之后才能开始开发.这些问题能分成两个基本的类型t(1)协同工作级的完垒适台于人工智能解决的问题,它可能要花费数百万元费用才能开发和实现.(2)个人级日常性问题.专家系统能帮助解决人员日常性问题,并可节约许多人年.开发和实现的赞用在35000和70000美元之间.这两种方法的节约额都是很大的,对协同工作级的开发要求是强热的,但费用很大.对个人级基于知识的专家系统有着广泛的需隶.如上所述,有几种类型的问题.分类问题已得到了很好地开发,并已取得了很大的成功.表3中已指出了目前的设计综台是成功的,但从复杂数据库中得到相关的摘要数据的专家系统仍在开发之中.不久就可获得这种能力[31].表8中的其余的AI应用还不切实可行,关心费效结果的工程师和造船师应该放弃这些应用.这对于需要依靠常识的系统来说尤其如此.我们的常识是基于多年的经验,许许多多的事实以及数万条规则得出的.现在的软件和硬件不能够达到这个水平,而且大概不可能适用于新一代的人工智能(大概要十年).1.限定问题的范围在六十年代和七十年代期问,研究人员花了很大的费用在大型计算机上实现了医学和地质领域的专寰系统.他们的工作已导致得到开发商业上可用的专家系统准则的一个紧凑清单.海思一罗斯[“]和温斯顿[20]已对该领域作了调查.适用于海军工程计划的规划摘要并扩充如下:(1)选择价值大的问题.一40—(2)选择一个有公认专家的领域专家比非专家人员有更好的追踪资料.(3)排除那些专家经常讨论这个答案是否正确的问题.(4)收集专家通过电话就能解决的问题.这要确保该问题与计算机兼容,并且易于数据接口.(5)找出专家一般在几分钟到一周内可解决的IlH1题.用较短时间解决的问题通过计算是可以实现的,而用较长时间解决的问题也许不会超过夸后几年的最新技术水平的范围.(6)收集通常能把技能传授给”学徒”的问题.(7)选定一问题,并请”专家”审查.(8)开发包括专家解决这一问题所用规则的知识库.这个信息进给推理机,推理机根据提供给专家系统的数据作出判断.(9)让计算机程序解决几种训练问题.(10)让实际的专家评论计算机的”专家”和提出建议.(ii)通过加入专家的评论来改进专家系统.(12)继续”训练”专家系统并逐渐扩大它的知识库.2.规则开发2O年前开发专家系统需要2O到4O个人年.在1978年开发一个用于配置计算机系统的设计综合专家系统花了l0个人年.温斯顿C203对确定生产率的趋势作了很细致的工作,海斯一罗思[14]指出,在过去的十五年中每隔一年生产率提高一倍.海斯一罗思的图指出,在1982年到1983年使用市场上可买到的工具提供500条规则的专家系统约要用一个人年(38].海斯一罗思曾预料在1984年或1985年可获得一般的知识.塔克C393曾指出,在1985年市场可以买到由微型计算机实现的专家系统.由于有了一般的知识系统,编500条规则的专家系统仅需500小时.图1复制了海斯一罗思的曲线,并根据资料扩充了这条曲线.程序设计语言变得更有效了.杜尔逊(4O]指出到l990年人们用这种技术每天能实现一条规则,但是这仍然要比用夸天的专家系统壳实现起来要慢一个数量级.用今天市场上可买到的专家系统壳约不到一个小时就能开发和实现一条规则.这一点已被弗逊德(44]证实,他在一个周末就开发了一个5O条规则的专家系统.从现象上来看,这比在六十代后期用象LIsP这样的程序设计语言开发和实现每一条规则所需的2000人小时要好得多.那时好象为每个新的实现都要重新创制专家系统.一个小时约是一个人开发一条有用规则所需要的时间.这意味着在开发中我们不再受工具速度的限制.但是我们是受人员限制的.为了摆脱这种限制需要自动的机器学习.机器学习仍然属于研究和开发的范畴(42,433.5.专家系统软件的特点价格并不一定与商用专家系统的能力有关.一般来说,价格越高,所包含的特点就越多,但市场行情也是非常重要的,因为每一个新的工具都基于该领域中的最新进展.真正有用的专家系统包括下列特性;(1)简明的英语程序设计——从人的因素观点出发,自然语亩接口是裉需要的.(2)规则和框架——能附属于包括对象狂内的整体的多组规则.这些规则组成了知识库,结果则是从知识库中得出的.(3)推理机用正向和反向链接,从知识库中得出结论.图2专家系统的主要差别(4)有时需要一位知识工程师帮助实际的专家从知识库系统推导出规则.(5)有处理输入和知识库中不定性的能力.(6)具有对从落些不定信息得到的结果加上置信度能力.(7)给出解释,说明该程序得出特定的建议的理由.(8)提供程序内的数学和统计功能,以简化和增强该规则.(9)提供与其它程序和大型数据库的标准的计算机接口,以便能完成复杂的任务.裹4开发专索系统的要求规则和框架速度可移植使用简单处理不定性功能强的接口解释所需的知识工程师简明的英语程序设计价格机器1000条以上的规则开发软件用LISF/C语言编写.运行程序用c语言编写是的,可以在正在研铷和交货的计算机上运行,不顼作很大的改变是的,使用自然语言接口和菜单是的,对模糊的逻辑和不完整的信息进行处理是的,有与程序数据库和各种功能对接的接口是的取决于工程的复杂性取扶于工程的复杂性取决于工程的复杂性取扶于工程的复杂性(JO)刷标准的可移植的语言(例如LISP或C语言)编写程序,以使它能在许多机器上使用而不要重新编写程序,加速开发速度以及与买采的机器通用. (儿)使得价格与所承担的任务相当.一42—综述专家系统,所有的专家系统都使用了知识库的规则.如图2所示,某些专家系统也能够处理信息的框架.这种处理能力只包含在5000美元以上的程序库中.95美元到5000美元价的软件一般可在小的个人计算机上运行,5000美元到85000美元开发的程序比较适合在功能强的小型计算机和主机中使用.某些能力最强的程序能在从微机到主机整个计算机范围内有效地操作,不需要专用机.为了加速通用机的操作速度(这些通用机没有快速的LISP功能),这些程序一般用C语言来写C44]..图2对这两种价格的专家系统壳的特性作了比较.注意,一般是由经过训练的知识工程师来编写最高价格的应用软件.因为价褥最高的软件较复杂并具有很强的功能.表4确定了舰船设计和管理知识库系统的初始软件能力不久可能需要框架能力和10000条规则.这在很大程度上取决于所选问题的规模和复杂性.4.最低限度和最高限度一般来说,较复杂的专家系统有较强的能力,但由于它的复杂性,因而也较难使用.图8定性地说明了选种现象.基于专家系统的小型个人计算机便于学习,价格较低,但是它们的主要功能(最高限度)比起较贵的工具要少.实际的同越是要确定哪一种专家系统能与本处理;格式和报告J图3专家系统中最高限度和最低限度概念图4机器性能比较一43—与其它程序和数据库的远程通信和对按.在最后的判断中,程序的能力和使用简单是非常重要的,但是置于专家系统中的知识也是很关键的.硬件要求需要开发和交付那一些计算机来支特工程设计期管理专家系统呢?劳赫一欣丁[23]指出工作站的环境要能很好地适于这一级别的任务这扩大了图4和图5中的由基准速度所得到的数据,即任意一种处理速度都是可以的,而且现行通用计算机的硬件能够象专用的LISP机一样快速地处理人工智能问题.向量巨型计算机的速度比基准速度更快,个人计算机的速度比基准慢,小型计算机工作站适合于处理人工智能和常规的程序.通用小型计算机和专用LISP机器之间的性能比较如图5所示基线小型计算机能珏在人工智能LISP环境中令人满意地工作.专用的L】sP机器不能象通用小型计算机那样快地用Fortran语言进行计算,因为LISP机的程序编译器对Fortran语言不一定是最佳(443.三,开发专家系统的费用和要做的工作有许多大大小小的问题有待于用专家系统以较好的费效比加以解决.大的问题称为”金块”[47],因为在这些领域成功地应用专家系统可收到潜在的和明确的披果.发电工业中电站透平的故障预测就是用专家系统节约了几百万美元的一个例子. 裹5专家系统开发费用的分布…拄-用户工作对坷实现大的协同级问题也要花费几十万或几百万美元.表5说明了开发和使用协同级和个人级知识库系统的一般费用分析.这个数据是从用现有的人工智能语言得到的许多成功的专一44—家系统的费用和人员数据中得出的[4l,47,48,49,5O].采用专家系统壳开发其费用会稍檄少一些.各个系统对硬件开发和维护工作的要求如下:(1)大的专用的LIsP机器用于协同级系统,个人计算札工作站用于/卜人级系统.(2)软件.(3)问题评估,收集正确的问题和拟定整个程序约需一个人月.(4)可行性研究.对于较大的系统要两个人月.(5)样机系统开发.对于协同级专家系统需要1～2人年,对于小的系统需要1到8人月.(6)产品开发a开发大型项目的知识库系统的软件可行性研究和问题评估上是避免专家系统开发后期费用过大的行之有效的方法..四,潜在的应用领域现在可在成本效益的基础上应用专家系统.下面列出一些所关心的一般应用领域.不打算把这些领域的所有方面都包括在内.当需要解决特定的问题时,总是要查蛔如表8所示的各领域的分类指导.制定预算计划[51)}压载控制(52),计算机辅助设计和计算机辅助工程(CAD!CAE),损管,水面舰艇和潜艇上的设备状态监控,消防灭火}智能维护手册}管理和计娜控制,人员分析,喷涤故障分析,可靠性分析,舰艇的配置‟舰载设备的配置控翩,舰船改装‟舰船的技术规格,冲击鉴定的扩充i技术培训,焊接问题的分析.技术会和研究所正在研究和开发这些领域中的其中几个领域.他们获得的资料能甩在军工程开发工作中.通过仔细地使用经剪裁的商用软件和从其它专家来源获得的知识,巍们能迅速地把这种新技术用来解决我们的问题..五,下一步的开发.如果现在专家系统已能成本有效地加以实现,那么将来我们的希望是什么呢?人工智能的领域在迅速地变化.人工智能可能又会遭到失败,但是这似乎是不可能的.可能在将来的1～5年中,人工智能的各个方面会被包含在越来越多的软件中.这可能成为更多的”用户友好软件的透明部分.此外最新的专家系统可能是规模最大的,而且在未来五年之内我们可能会看到综合的CAD,CAE,专家系统,数据库和硬件所有的操作都集中在工作站上. 现在有如百一些开发方面的进展t,(1)增大常规机器的速度.更好的LISP和C语言的最优化正在所有的机器上扩大专家系统开发和运行速度[4,54,55].一46—(2)在一个芯片上的巨型电子计算机.超高速集成电路(VHSIC)技术使得这种开发成为可能.约包含3500万个晶体管的特强功能的集成电路片可使在一个工作站上同时处理多个专家系统E56,573.(3)并行处理.人工智能是开发具有64000多台处理机并行工作的新型计算机的推动力之一通过同时研究问题的各个部分,这些机器能够很快地得出解.眼前的问题是预测能用这些计算机处理的实际领域问题(5B].(4)神经网络.正在研究用金属氧化物半导体场效应晶体管(MOSFET)技术反映简单的生物神经网络的作用E59,60,61,623.如果这些试验取得成果,可能要开发”思考机,但这也不可能是几年的事.在这种形势下可能提出的建议是用最好的可得到的技术进行研究工作并制定将来加强发展的计划.六,结论专家系统是实用的,市场上可买到的程序经剪裁能满足我们的要求和解决我们的问题.值得告戒的是,人工智能不能做一切事情,我们需要非常谨慎地应用专家系统以确保项且的成动.知识的取得需要做大量的工作,而且我们要求有意识地把真正专家的精力投身干这项工作.海军工程界需要最好的软件来解决实际问题,专家系统软件必须支持自然语言接口,输人蓟知识库的规则和框架,数据库接口,执行其它程序和检索情报的能力以及给出该系统是怎样得出这答案的解释.工程师,造船师和管理人员要从事的工作有;(1)调查专家系统的领域}。

人体工程学在军事装备设计中的应用与优化军事装备的设计对兵员的身体健康和作战效能具有重要影响。

为了提高装备的适应性和舒适性，军事科研机构和制造商们开始将人体工程学原理应用于军事装备设计中。

人体工程学通过研究人体结构和功能，以及人与工作环境之间的相互作用关系，为军事装备设计提供了科学的指导和优化方案。

本文将探讨人体工程学在军事装备设计中的应用与优化，并对其未来发展进行展望。

一、人体工程学在军事装备设计中的应用1. 作战服装与个人防护装备作战服装和个人防护装备是军人在战斗中所穿戴的重要装备。

人体工程学可应用于设计和优化服装的各个方面，如服装的剪裁、材质选择、功能设计等。

首先，人体工程学可帮助设计师合理确定服装的剪裁，以确保服装在穿戴过程中不会限制军人的活动能力。

例如，肩部和腋下的剪裁设计应该允许完整伸展和旋转，而不会造成束缚感。

此外，科学合理的剪裁设计还能减小服装在运动过程中产生的阻力，提高军人的机动性和战斗力。

其次，人体工程学还可以指导材质的选择。

军事服装需要具备适当的保暖性、透气性和防水性能，以适应不同作战环境的需求。

通过研究军人皮肤的呼吸和热交换机制，科学选择材质和纤维结构，能够提高服装的透气性和舒适性。

再次，人体工程学还可以应用于个人防护装备的设计。

例如，针对头盔的设计，可以通过控制重量、平衡性、视野范围等方面的因素，减轻军人长时间佩戴头盔的不适感，确保在战斗中不会影响视觉和听觉。

2. 武器装备和操纵系统人体工程学在武器装备和操纵系统的设计中同样发挥了重要作用。

通过研究人体动作学和人机工程学原理，可以优化武器装备的操纵方式、操作界面和人机交互设计。

可以通过调整武器装备的重心和重量分布，降低携带负荷对军人造成的压力和疲劳感。

此外，合理设计武器的握把、扳机等部位，使其符合人体手部的解剖结构和功能特点，提高操作的精准性和舒适度。

对于操纵系统的设计，人体工程学可以改善控制台的布局、按钮和开关的尺寸和位置等，以增强操作员的工作效率和减少操作误差。

人工智能技术在智慧国防中的应用随着科技的不断进步，人工智能技术越来越受到各行各业的重视。

而在国防领域，人工智能技术更是具有重要意义。

通过将人工智能技术应用到国防领域中，可以提高军事作战的效率和准确性，从而实现智慧国防的目标。

人工智能技术在智慧国防中的应用可以分为多个领域。

以下是其中的一些领域。

一、作战决策在军事作战中，需要根据情报、分析、评估等多个方面的信息做出正确的决策。

人工智能技术可以辅助人类做出更加准确的决策。

例如，通过数据挖掘和分析，可以预测敌人的行动和意图，从而帮助指挥官制定更好的作战计划；通过机器学习技术，可以帮助战士对不同场景下的战术做出更快捷、更准确的决策。

此外，人工智能技术还可以模拟战争场景，帮助指挥官做出更严谨、更全面的决策。

通过虚拟仿真技术，可以实现多种不同的战争模拟，提高军事作战的效率和准确性。

二、物资管理在军营中，物资管理是非常重要的一部分。

通过人工智能技术，可以实现物资的智能化管理。

例如，通过智能传感器和RFID技术，可以实时监控物资的使用情况和库存情况，从而快速找出异常情况并及时处理。

此外，通过数据分析技术，还可以帮助军队做出更加科学的物资管理决策，节约军费，提高效率。

三、情报分析情报工作在军事作战中起着至关重要的作用。

通过人工智能技术，可以实现高效的情报收集和分析。

例如，通过自然语言处理技术，可以对大量海量信息进行快速有效的筛选和分析，从而找出关键情报。

此外，通过深度学习技术，还可以帮助情报分析人员实现对大规模图像和视频数据的智能分析和识别，提高分析准确度和速度。

四、战场支持在战场上，人工智能技术可以为战士们提供全方位的支持。

例如，通过智能穿戴设备和生物识别技术，可以实现对士兵健康状况的实时监测和跟踪，及时发现异常情况并及时处理。

此外，还可以通过人机协同技术，帮助战士实现高精度射击、自动化导弹控制等任务，提高作战效率和战斗力。

总的来说，人工智能技术在智慧国防中的应用领域非常广泛，包括作战决策、物资管理、情报分析、战场支持等多个方面。

人工智能在国防安全中的应用案例分析随着现代军事趋势向着自动化、信息化、智能化的方向发展，人工智能在国防安全中的应用越来越广泛。

在提高军事作战能力、提高决策水平、保护军事机密等方面，人工智能技术都发挥了巨大的作用。

下面，我们将对人工智能在国防安全中的应用案例进行分析。

一、智能无人作战系统人工智能的应用在提高无人作战系统的智能化和自主能力上，有着很好的表现。

现在的无人作战系统大多具备了探测、感知、决策、执行的能力，但仍然面临着使用效率低下、自主决策能力欠缺等问题。

而人工智能技术能够大大提高无人作战系统的智能化和自主能力，从而增强其实战能力。

目前，美国的“死亡飞行器”、中国的“石化无人船”等大型无人作战系统都运用了人工智能技术。

二、智能作战指挥系统人工智能技术的应用在提升指挥系统的智能化和决策水平方面也发挥了重要作用。

智能作战指挥系统是一种将大量的作战信息整合在一起，通过多维分析和人工智能算法，提供决策支持的系统。

美国军方已经在其舰艇上使用了互联智能决策辅助系统（ACDS），该系统通过数据挖掘和机器学习算法，帮助指挥官快速做出更加准确的战场决策。

三、智能保密系统国防信息安全及保密是保障国家秘密安全的重要组成部分。

而传统的安全措施仅能解决表层问题，而人工智能技术则可以在数据存储、传输、处理等全过程中实现自动化的真实数据分类、筛选和加密。

有了这样的智能保密系统，国家机关、军队机构等都能够实现对重要机密数据的快速高效加密和传输。

而这对国防信息保密和重要决策的保护，都起到至关重要的作用。

四、智能防御系统人工智能技术在防御系统中的应用可以大大提高国家实战反恐、反间谍能力。

通过对恐怖主义和情报间谍行为等领域的数据进行分析，筛选出可疑嫌疑目标，可以迅速、准确地判断威胁。

同时，还可以实现对恶意攻击的分类，及时防止各种网络安全风险，使得军队各个系统之间及各类重要信息之间实现互相协作、互相保护。

总之，人工智能在国防安全领域的应用已经成为这个领域的热点之一。

论人工智能技术在军事领域的运用姓名：学号：班级：指导老师：日期：2013年6月25日中文摘要应用于军事领域，利用计算机模拟人类的学习与推理，能思维、能学习，问题求解，适应环境变化的特征。

它是在人工智能学理论指导下的一种综合技术。

科技在军事领域中的应用已经更加重要，人工智能技术将会在今后的部队建设与发展中发挥着重要作用。

[关键词]军事技术，军事领域，人工智能，分布式人工智能目录1.军事技术发展概况1.1.冷兵器时期军事技术的发展1.2．冷兵器和火器并用时期军事技术的发展1.⒊热兵器时期军事技术的发展1.⒋军用核技术的发展1.⒌军用高技术的发展2.军事技术的进步是推动战争发展的直接动力2.⒈军事技术的进步更新了战争观念2.2.军事技术的进步改变了军队的成分2.3.军事技术的进步拓展了战争领域2.4.军事技术的进步直接改变着战争的作战形式2.5.高技术战争已经悄然降临3.分布式人工智能技术简介3.1.连贯性3.2.协同性3.3.协作性4.DAI研究与探索主要致力于解决的问题4.1.任务的描述、分解与分配4.2.通信、交互作用语言与协议4.3.集体行为的连贯性4.4.主体表示和主体模型4.5.主体间的不一致性4.6.DAI系统的实现5.分布式人工智能在军事领域中的应用5.1.军事情报的获取与军事态势的评估5.2.分布式交互作用仿真与DAI技术1.军事技术发展概况⒈1.冷兵器时期军事技术的发展由此可见，由石器向青铜兵器和铁兵器的跃进，也表明了军事技术在社会发展中不断向前迈进。

冷兵器时期的军事技术处于初级阶段，主要是研制和发展刀、枪等近战、直接杀伤兵器；社会集团中尚未建立研究军事技术的专门机构和人员；技术种类比较单一，冶炼术是军事技术的主体。

中国古代的冶炼术发展较快。

湖北江陵望山出土的越王勾践剑，出土时仍完好如新，光彩照人，锋刃异常锐利，剑身布满菱形暗纹。

可见当时冶炼术之一斑。

1.2．冷兵器和火器并用时期军事技术的发展随着火药的发明，军事技术进入了火器的研制与发展的重要时期。

作者： 李景文[1];高桂清[2]
作者机构： [1]二炮工程学院系统工程研究所;[2]二炮工程学院一室 所长、教授
出版物刊名： 科学中国人
页码： 41-41页
主题词： 人因工程学 人为失误 人的失误 军事活动 综合性能 军事训练 失误分析 安全性 军事系统 系统的可靠性
摘要： 随着科学技术的发展,人与机器的关系更加密切了,任何机器、设备、系统的设计运行管理都离不开人的作用。

在核电站运行史上出现的三哩岛和切尔诺贝利灾难性核事故,起因都与人为失误密切相关。

这样,促使人们从人、机、环境组成的有机整体中,积极研究人为失误即人的不可靠性问题,找出人为失误的根本原。

人工智能在军事领域的应用【内容提要】应用于军事领域，利用计算机模拟人类的学习与推理，能思维、能学习，问题求解，适应环境变化的特征。

它是在人工智能学理论指导下的一种综合技术。

人工智能学是一门专门类似于人的智能和使用计算机来模拟人的感觉和推理过程规律的理论。

是正处在发展中的综合性边缘学科，涉及模型、系统分析与构造技术、建造工具及语言等的研究。

人工智能研究的近期目标是使现有的电子数字计算机更聪明、更有用，使它不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为。

而构造智能计算机是作为人工智能研究的远期目标。

工智能系统，是一种基于知识的逻辑推理系统。

人工智能技术广泛地应用于医疗诊断、图像处石油化工、地质勘探、金融决策、实时监控、分子遗传工程、教学、等多种领域中，尤其大量应用于军事和国防科学技术研究与军工生产。

【关键词】人工智能研究途径研究领域智能武器智能化机械人工智能(Artificial Intelligence，简记为AI)是当前科学技术发展中的一门前沿学科，同时也是一门新思想、新观念、新理论、新技术不断出现的新兴学科以及正在迅速发展的学科。

它是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多种学科研究的基础上发展起来的，因此又可把它看做是一门综合性的边缘学科。

它的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视，并取得了很高的评价。

有的人把它与空间技术、原子能技术一起誉为20世纪的三大科学技术成就；有的人把它称为继三次工业革命后的又一次革命，并称前三次主要是延长了人手的功能，把人类从繁重的体力劳动中解放出来，而人工智能则是眼神人脑的功能，实现脑力劳动的自动化。

众所周知，世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫与美国IBM公司的RS/600 SP(深蓝)计算机系统于1997年5月3日至5月11日进行了六局的“人机大战”，最终“深蓝”以3.5比2.5的总比分将卡斯帕罗夫击败，拉下了这场世人瞩目的“人机大战”的帷幕。

舰船作战系统人因工程设计发布时间：2021-10-21T05:18:13.185Z 来源：《科学与技术》2021年7月19期作者：莫宝华[导读] 随着军事科学技术的发展，现代作战节奏越来越快，作战环境越来越复杂，莫宝华南京莱斯电子设备有限公司南京210000摘要：随着军事科学技术的发展，现代作战节奏越来越快，作战环境越来越复杂，为了提高作战系统的态势感知能力，缩短使用人员的反应时间，需要开展作战系统的人因工程设计研究。

人因工程在作战系统中的应用主要体现在“台位管理、信息显示、操作交互”等方面。

结合作战任务与需求，开展作战系统人因工程设计，使系统配置更合理，显示界面更符合人的认知心理，人机交互过程更高效智能，从而更好地发挥人员的潜能，提升装备系统的综合效能。

关键词：作战系统人因工程台位管理信息显示操作交互引言随着深度学习、强化学习等人工智能技术的进步和发展，军事装备智能化程度越来越高，战机稍纵即逝，真实作战时留给人的反应时间越来越少，如何提高作战系统的信息感知能力显得十分重要，而这就需要开展作战系统人因工程设计研究，从人因工程学的角度来提升系统的效能。

1概述舰艇是现代水面作战中重要的组成部分之一，而作战系统则是影响其作战能力的关键因素。

本文将从人因工程的角度分析当前作战系统的问题，并从“台位管理、信息显示、操作交互”等三个方面就如何优化设计进行讨论分析。

2国内外相关领域研究现状2.1国内研究现状中国船舶工业综合技术经济研究院率先成立了舰船人因工程实验室，并开始研究如何将人因工程技术应用到舰船作战系统的研发过程中。

廖镇[1]等从人机功能分配和人机界面显示与交互两个方面分析了指挥控制信息系统中存在的人因问题，提出了人因工程在系统不同研制阶段的实践流程。

曾鹏[2]等借鉴美国“宙斯盾”决策支持系统优化设计成果，开发了一套基于人因工程设计思路的蓝军系统，对未来作战系统研发有参考借鉴的意义。

但总的来说，我国的舰船人因工程技术还处于起步阶段。