公开(公告)号：CN119783262A

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202411937787.4

申请日：2024-12-26

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 王小刚 ,  张赵寰宇 ,  王宁宇 ,  鄂斌 ,  王志诚 ,  姚江川

IPC: G06F30/15 ,  G06F30/27 ,  G06F119/14

Abstract: 一种基于DDPG算法的飞行器连续机动方法、电子设备及存储介质，属于飞行器控制技术领域。为实现快速的移动目标实时进行机动策略解算。本发明根据高超声速飞行器的特性，建立高超声速飞行器运动学模型；设计高超声速飞行器执行连续机动动作的训练环境及方式；基于DDPG方法对飞行器连续机动策略进行训练；对飞行器连续机动策略训练结果进行仿真验证。本发明首先建立了高超声速飞行器三自由度运动方程，并基于该模型设计了存在威胁的飞行环境，使用DDPG算法对飞行器连续机动策略进行训练，最后通过数值仿真与蒙特卡洛打靶验证了机动策略的有效性及快速性。

公开(公告)号：CN119740489A

公开(公告)日：2025-04-01

申请号：CN202411937921.0

申请日：2024-12-26

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 王小刚 ,  姚江川 ,  鄂斌 ,  王宁宇 ,  王志诚 ,  张赵寰宇

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/28 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的高超声速飞行器动力学修正方法，属于飞行器动力学技术领域。解决了现有技术中传统的高超声速飞行器动力学修正方法修正精度较低的问题；本发明包括以下步骤：S1.按照高超声速飞行器的特点和实际控制需求，构建高超声速飞行器动力学理想模型；S2.根据实验所得实际数据和高超声速飞行器动力学理想模型所得预测数据，设定训练样本，构建高超声速飞行器动力学理想模型的输入和输出的修正关系；S3.构建神经网络结构，采用神经网络结构对高超声速飞行器动力学理想模型进行训练，输入训练样本，得到优化后的修正关系。本发明提升了高超声速飞行器动力学理想模型的修正精度，可以应用于飞行器的状态变换量修正。