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公开(公告)号:CN119095009B
公开(公告)日:2025-01-24
申请号:CN202411525989.8
申请日:2024-10-30
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
Abstract: 本发明公开了基于丢包补偿的无人机编队通信方法,属于无人机通信技术领域,该方法包括无人机编队中各无人机通过机间通信获取其他无人机的状态信息;当机间通信产生丢包时,利用历史时刻的速度信息对位置信息进行补偿;以补偿后的位置信息确定机间最小通信频率,并以第i架无人机对其他无人机的最小通信频率中的最大值作为第i架无人机的信息广播频率进行通信。本发明能够降低大规模编队时的通信负担。
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公开(公告)号:CN119095009A
公开(公告)日:2024-12-06
申请号:CN202411525989.8
申请日:2024-10-30
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
Abstract: 本发明公开了基于丢包补偿的无人机编队通信方法,属于无人机通信技术领域,该方法包括无人机编队中各无人机通过机间通信获取其他无人机的状态信息;当机间通信产生丢包时,利用历史时刻的速度信息对位置信息进行补偿;以补偿后的位置信息确定机间最小通信频率,并以第i架无人机对其他无人机的最小通信频率中的最大值作为第i架无人机的信息广播频率进行通信。本发明能够降低大规模编队时的通信负担。
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公开(公告)号:CN116976011A
公开(公告)日:2023-10-31
申请号:CN202311221653.8
申请日:2023-09-21
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种低高保真度气动数据特征关联深度复合网络模型及方法,该模型包括:低保真度网络和高保真度网络;其中,低保真度网络包括低保真度线性网络和低保真度非线性网络;高保真度网络包括线性变换网络和高保真度非线性网络;低保真度线性网络通过线性变换网络与高保真度非线性网络连接。本发明更明确地用线性变换的方式建立低、高保真度气动数据之间的关联关系,从而简化了模型结构,提升了模型的泛化能力,模型的预测性能更优。
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公开(公告)号:CN116976011B
公开(公告)日:2023-12-15
申请号:CN202311221653.8
申请日:2023-09-21
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种低高保真度气动数据特征关联深度复合网络模型及方法,该模型包括:低保真度网络和高保真度网络;其中,低保真度网络包括低保真度线性网络和低保真度非线性网络;高保真度网络包括线性变换网络和高保真度非线性网络;低保真度线性网络通过线性变换网络与高保真度非线性网络连接。本发明更明确地用线性变换的方式建立低、高保真度气动数据之间的关联关系,从而简化了模型结构,提升了模型的泛化能力,模型的预测性能更优。
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公开(公告)号:CN119783259A
公开(公告)日:2025-04-08
申请号:CN202411899342.1
申请日:2024-12-23
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F30/15 , G06F30/28 , G06F8/34 , G06F8/36 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种通用可视化飞行仿真系统,涉及飞行仿真领域;本发明,将Python和UE相结合的技术路线来实现飞行仿真和可视化渲染。其中,Python语言实现飞行器制导、控制与仿真解算,体现Python语言的自主可控和灵活高效;UE实现飞行过程的可视化展示,体现其在高逼真度3D渲染方面的优势,同时实现代码可编辑和免费使用;该飞行仿真系统,通过模块化思想构建,能够灵活替换仿真模型,实现不同类型、不同数量飞行器的飞行仿真。
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公开(公告)号:CN114219333A
公开(公告)日:2022-03-22
申请号:CN202111565264.8
申请日:2021-12-20
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06Q10/06
Abstract: 一种三维地形中传感器部署点规划方法、系统及存储介质,该方法包括以下步骤:建立待覆盖区域的三维地形;输入指定覆盖率、传感器的参数值和部署高度,计算传感器的初始数量并给出传感器的初始部署坐标;建立基于可视域算法的目标函数;利用模式搜索算法调用所述目标函数,优化各传感器的坐标点,计算优化后的传感器覆盖率;比较优化后的传感器覆盖率与指定覆盖率的大小,若优化后的传感器覆盖率大于或等于指定覆盖率,则规划结束,若优化后的传感器覆盖率小于指定覆盖率,则传感器数量加1并返回步骤四。本发明能够避免在部署规划过程中陷入局部最优,有效地提高部署规划的合理性和整体的覆盖率,实现数量最少的传感器部署达到期望的指定覆盖率。
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公开(公告)号:CN107844123A
公开(公告)日:2018-03-27
申请号:CN201710938397.2
申请日:2017-10-11
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
Abstract: 本发明提供了一种非线性飞行器航迹控制方法。本发明中的航迹指令生成器发送航迹指令信号至外环航迹控制器;外环航迹控制器接收航迹指令与传感器测量的飞行器位置、速度、航迹倾角、航迹方位角信号,计算并分别发送发动机油门指令信号至飞行器平台和迎角指令、侧滑角指令与绕速度矢滚转角指令信号至内环姿态控制器;内环姿态控制器接收迎角指令、侧滑角指令、绕速度矢滚转角指令信号与传感器测量的飞行器迎角、侧滑角、绕速度矢滚转角、角速度信号,计算并发送舵面偏转指令至飞行器平台;传感器测量获得飞行器参数信号并反馈至外环航迹控制器和内环姿态控制器;飞行器接收舵偏控制指令完成相应的舵偏动作、接收油门控制指令实现相应推力。
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公开(公告)号:CN119026527A
公开(公告)日:2024-11-26
申请号:CN202411517736.6
申请日:2024-10-29
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F30/28 , G06F30/27 , G06F17/13 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于内嵌物理知识神经网络的非定常气动力建模方法,涉及建模技术领域;其将大迎角非定常气动力物理知识嵌入深度神经网络进行大迎角非定常气动力建模,克服了计算复杂和参数辨识困难,并能够用稀疏的非定常气动力数据训练得到具备可解释性、预测精度较高的大迎角非定常气动力模型。本发明不需要对物理机理进行深入的研究,而是可以直接选择相应背景下的具有代表性的物理方程进行结构和物理意义的研究,降低了对技术人员专业知识的要求,大大缩短了建模时间。
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公开(公告)号:CN115879008B
公开(公告)日:2023-05-26
申请号:CN202310188273.2
申请日:2023-03-02
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F18/214 , G06F18/25
Abstract: 本申请公开了一种数据融合模型训练方法、装置、设备及存储介质,涉及气动数据融合技术领域,包括:获取包含三种来源气动数据的训练集;将训练集的输入传输至第一来源气动数据预测网络以得到第一预测结果;结合第一预测结果中第二和第三来源条件对应结果以及训练集传输至第二来源气动数据预测网络以得到第二预测结果;结合第一预测结果中第三来源条件对应结果、第二预测结果中第三来源条件对应结果以及第三来源条件传输至第三来源气动数据预测网络以得到第三预测结果,并根据三个预测结果确定损失函数以对三种来源气动数据预测网络中的当前网络参数进行训练。本申请利用深度网络可以实现对三种来源气动数据进行融合,最大限度提取数据之间的关系。
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公开(公告)号:CN115879008A
公开(公告)日:2023-03-31
申请号:CN202310188273.2
申请日:2023-03-02
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F18/214 , G06F18/25
Abstract: 本申请公开了一种数据融合模型训练方法、装置、设备及存储介质,涉及气动数据融合技术领域,包括:获取包含三种来源气动数据的训练集;将训练集的输入传输至第一来源气动数据预测网络以得到第一预测结果;结合第一预测结果中第二和第三来源条件对应结果以及训练集传输至第二来源气动数据预测网络以得到第二预测结果;结合第一预测结果中第三来源条件对应结果、第二预测结果中第三来源条件对应结果以及第三来源条件传输至第三来源气动数据预测网络以得到第三预测结果,并根据三个预测结果确定损失函数以对三种来源气动数据预测网络中的当前网络参数进行训练。本申请利用深度网络可以实现对三种来源气动数据进行融合,最大限度提取数据之间的关系。
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