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智能变形飞行器自主决策轨迹优化方法设计
1
作者
徐丹
王江涛
《计算机科学》
北大核心
2025年第S1期322-328,共7页
智能变形飞行器是一类能够根据飞行任务与环境变化适时、自主地改变结构外形,以不同气动布局满足不同飞行阶段任务需求的新一代飞行器,被认为是最有可能带来未来航空航天飞行器技术变革的发展趋势之一。但较大的结构变形使其难以建立准...
智能变形飞行器是一类能够根据飞行任务与环境变化适时、自主地改变结构外形,以不同气动布局满足不同飞行阶段任务需求的新一代飞行器,被认为是最有可能带来未来航空航天飞行器技术变革的发展趋势之一。但较大的结构变形使其难以建立准确的数学模型,为此提出利用无模型的强化学习(Reinforcement Learning,RL)算法,通过交互学习实现轨迹优化的自主决策。以大空域高速飞行的智能变形飞行器为研究对象,针对其难以提前获取充足的变形飞行试验数据导致难以预测不同飞行状态下的最优气动外形的技术问题,提出了一种基于RL网络模型的变形决策优化设计方案。所提方案使得飞行器在飞行过程中可以根据实时情况自主完成决策变形,达到提升气动性能和优化飞行轨迹的目的。
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关键词
变形飞行器
强化学习
智能决策
最优气动外形优化
轨迹
优化
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职称材料
题名
智能变形飞行器自主决策轨迹优化方法设计
1
作者
徐丹
王江涛
机构
西安建筑科技大学信息与控制工程学院
出处
《计算机科学》
北大核心
2025年第S1期322-328,共7页
基金
陕西省自然科学基础研究计划(2024JC-YBQN-0458)。
文摘
智能变形飞行器是一类能够根据飞行任务与环境变化适时、自主地改变结构外形,以不同气动布局满足不同飞行阶段任务需求的新一代飞行器,被认为是最有可能带来未来航空航天飞行器技术变革的发展趋势之一。但较大的结构变形使其难以建立准确的数学模型,为此提出利用无模型的强化学习(Reinforcement Learning,RL)算法,通过交互学习实现轨迹优化的自主决策。以大空域高速飞行的智能变形飞行器为研究对象,针对其难以提前获取充足的变形飞行试验数据导致难以预测不同飞行状态下的最优气动外形的技术问题,提出了一种基于RL网络模型的变形决策优化设计方案。所提方案使得飞行器在飞行过程中可以根据实时情况自主完成决策变形,达到提升气动性能和优化飞行轨迹的目的。
关键词
变形飞行器
强化学习
智能决策
最优气动外形优化
轨迹
优化
Keywords
Morphing aircraft
Reinforcement learning
Intelligent decision-making
optimal aerodynamic shape optimization
trajectory optimization
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
智能变形飞行器自主决策轨迹优化方法设计
徐丹
王江涛
《计算机科学》
北大核心
2025
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