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公开(公告)号：CN115268481B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202210787640.6
申请日：2022-07-06
Applicant: 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所
Abstract: 本申请属于非电变量的控制或调节系统领域，具体涉及一种无人机对抗策略决策方法及其系统，其中，无人机对抗策略决策方法，包括：对待决策无人机的对抗态势进行抽象，构建待决策无人机对抗态势抽象图；根据待决策无人机对抗态势抽象图，识别对待决策无人机最重要的无人机，构建待决策无人机对抗关系图；根据待决策无人机对抗关系图，进行待决策无人机的态势感知、信息交互，生成待决策无人机的对抗策略。
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公开(公告)号：CN111046497B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201911348515.X
申请日：2019-12-24
Applicant: 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所
Abstract: 本申请属于飞机总体设计领域，特别涉及一种高空高速飞机突防生存力快速评估装置，包括：导弹性能模型，用于导弹全空域弹道仿真，实时输出导弹飞行信息；飞机性能模型，用于真实模拟飞机气动特性和机动能力；仿真框架模块，用于对飞机性能模型和导弹性能模型进行调用；处理模块集群，受控于仿真框架模块，用于实现高空高速飞机突防生存力快速评估仿真并行计算；仿真剖面设置模块，提供相对应的参数的仿真范围和步长；仿真结果分析模块，用于对仿真结果数据进行分析。本申请的高空高速飞机突防生存力快速评估装置，能够实现高空高速飞机突防生存力的快速评估，加速飞机平台方案和突防方案的设计迭代，快速验证方案可行性，提高设计效率。
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公开(公告)号：CN115373411A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210607157.5
申请日：2022-05-31
Applicant: 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所
Abstract: 本申请属于非电变量的控制或调节技术领域，具体涉及一种飞机自动驾驶控制策略决策方法，包括：构建判别器模型，该判别器模型的输入为飞机飞行状态、飞机控制策略分布，输出为飞机控制策略分布为专家预测的可信度；构建生成器模型，该生成器模型的输入为飞机飞行状态，输出为飞机控制策略；对判别器模型、判别器模型进行对抗训练，得到生成对抗网络模型；基于生成对抗网络模型，以飞机飞行状态为输入，输出飞机控制策略。此外，涉及一种飞机自动驾驶控制策略决策系统，用以实现上述的飞机自动驾驶控制策略决策方法。
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公开(公告)号：CN114528359A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202111638057.0
申请日：2021-12-29
Applicant: 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所
Abstract: 本申请属于数据处理技术领域，具体涉及一种基于Kinect的SLAM优化方法及装置。所述方法包括步骤S1、获取空间环境中的彩色图像与深度图像，每一帧彩色图像对应一帧深度图像；步骤S2、提取图像的ORB特征点，并且将提取到的ORB特征点利用PnP算法进行机器人位姿计算，获得第一关键帧；步骤S3、基于回环检测获得能够构成回环的第二关键帧，所述回环检测包括基于由K叉树聚类生成的字典对重要重检索帧进行回环检测，所述重要重检索帧是指连续丢失设定数量的帧后的当前帧；步骤S4、基于所述第一关键帧及第二关键帧估计机器人移动轨迹。本申请提高了检测效率，降低了机器人在实际运动过程中遇到突发问题导致丢帧从而引起定位失败的风险，提高了算法的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113434387A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110609859.2
申请日：2021-06-01
Applicant: 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所
IPC: G06F11/36
Abstract: 本申请属于飞机模型试验领域，特别涉及一种基于脚本驱动的自动化测试工具及系统。自动化测试工具采用Robot Framework框架构建，包括：ICD测试模块、仿真模型测试模块、配线配电控制模块、关键字定义模块、测试脚本设计模块、自动化测试模块以及测试界面模块。本申请的基于脚本驱动的自动化测试工具，能够有效解决综合自动化测试所面临的问题，同时提供一种可扩展的平台框架，解决传统自动化测试的弊端。通过脚本关键字的方式，结合实际的测试流程针对各种测试场景定义相应的测试用例，然后对各个测试流程的自动执行，无需人为过多的参与，可以实现自动化测试功能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107563075B
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN201710806002.3
申请日：2017-09-08
Applicant: 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所
Abstract: 本发明提供一种实现CosiMate网络和DDS网络互联的模块及其设计方法，在CosiMate网络和DDS网络之间设置中继程序模块，该中继程序模块含有三个线程，线程C负责同步与CosiMate网络进行数据收发，线程A根据同步线程接收到的数据向DDS网络发送驱动事件，线程B负责监听DDS网络发来的数据，再通过同步线程将数据发送到CosiMate网络；多组功能逻辑模型、航电系统模型、飞控系统模型通过DDS网络实现数据连通，其中功能逻辑模型采用Rhapsody建立，航电系统模型以及飞控系统模型采用C代码建立；CosiMate网络包括机电模型以及与其相连的CosiMate中间件；基于CosiMate中间件，机电模型中的电源电气系统模型、环控系统模型、液压系统模型间实现互联。本发明模块及其设计方法能够实现DDS网络和CosiMate网络之间的互联。
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公开(公告)号：CN112541278B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202011566310.1
申请日：2020-12-25
Applicant: 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所
IPC: G06F30/20 , G06F111/20
Abstract: 本申请属于航空虚拟试验领域，特别涉及一种面向模型传递的虚拟试验流程设计方法及系统。方法用于实现对虚拟飞机模型进行虚拟试验，虚拟飞机模型包括飞管系统模型、任务系统模型、机电系统模型以及动力系统模型，所述虚拟试验流程设计方法包括：搭建虚拟试验模型，并进行验证前提条件检查；对所述虚拟试验模型进行静态检查；搭建环境配试模型；搭建适配器模型；搭建状态反馈模型；设计测试用例；进行仿真验证实施。本申请的面向模型传递的虚拟试验流程设计方法，能够提高试验流程设计的效率，实现功能需求和性能需求的快速验证和设计迭代，有效降低试验成本和周期。
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公开(公告)号：CN113625753B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202110904660.2
申请日：2021-08-07
Applicant: 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所
IPC: G05D1/10
Abstract: 本申请涉及机器学习技术领域，具体涉及一种由专家规则引导神经网络学习无人机机动飞行的方法。该方法包括：步骤S1、采用模糊逻辑作为规则的表示方式将专家规则进行隶属度函数表示；步骤S2、基于满足规则的度输出无人机的次优动作决策；步骤S3、通过深度强化学习算法的一个全连接层学习对所述次优动作决策的修改，获得修改后的动作决策，最后输出的动作决策由次优动作决策和修改后的动作决策加权得到；步骤S4、以最后输出的动作决策进行神经网络算法的训练，获得收敛后的神经网络。本申请能够有效应用人类专家关于机动飞行的少量知识，使神经网络学会特定机动飞行。
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公开(公告)号：CN115268496A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210925129.8
申请日：2022-08-03
Applicant: 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所
IPC: G05D1/10
Abstract: 本申请提供了一种无人机空中对抗机动控制器设计方法，所述方法包括：根据无人机空中对抗战术语义，将无人机空中对抗分解为中远距空中对抗和近距空中对抗；在中远距空中对抗中，基于战术语义，将机动空间分解为水平机动和垂直机动，其中，所述水平机动用于控制本机与目标的相对航向和机动过程中使用的过载，所述垂直机动用于控制无人机相对于地面坐标系的爬升角；在近距空中对抗中，基于战术语义，将机动空间分解为对称平面内机动和垂直对称平面机动，所述对称平面内机动通过改变过载来控制目标在本机对称平面内的投影与本机机头指向所构成的角度，所述垂直对称平面机动通过滚转来控制目标与本机对称平面所构成的角度。
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公开(公告)号：CN110955144B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN201911182789.6
申请日：2019-11-27
Applicant: 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所
Abstract: 本申请属于智能控制技术领域，特别涉及一种基于时间序列分析的目标发射点预测方法。包括：步骤一：离线采集空中对抗数据；步骤二：将所述空中对抗数据输入到时间序列分析神经网络中进行离线训练，生成预测模型；步骤三：将实时空中对抗数据输入所述预测模型进行在线发射动作的预测。本申请的基于时间序列分析的目标发射点预测方法，得出发射点发射动作的预测信息可以作为辅助决策提供给飞行员，飞行员结合经验知识和智能决策结果进行发射点的判断，弥补了仅凭经验进行预测的不足。
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