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公开(公告)号:CN119623260A
公开(公告)日:2025-03-14
申请号:CN202411670019.7
申请日:2024-11-21
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种基于改进物理信息神经网络的气动参数辨识方法,包括:获取飞行器飞行过程中的目标飞行状态量;将目标飞行状态量输入改进的物理信息神经网络中,得到气动参数摄动量,气动参数摄动量为标称气动参数与实际飞行中的气动参数之间的差异量化值,改进的物理信息神经网络的损失函数为积分损失函数,该积分损失函数将包含估计值的动力学模型与真实动力学特性建立联系;根据气动参数摄动量以及对应的标称气动参数,确定实际气动参数。通过实施本发明,以积分的方式将包含估计值的动力学模型与真实动力学特性建立联系,确保神经网络在训练过程中能够学习到正确的动力学信息,提高气动参数的准确度,降低训练难度。
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公开(公告)号:CN117032305A
公开(公告)日:2023-11-10
申请号:CN202311051915.0
申请日:2023-08-21
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 一种多约束下的滑翔转平弹道生成方法,属于飞行器控制技术领域。利用弹体实时攻角与弹道倾角作为反馈量,在下滑过程中实时解算拟平衡下滑方程组,对指令攻角进行更新,从而使得弹体在下滑过程中不会因为大气密度的变化破坏拟平衡下滑条件,使弹道倾角保持恒定,提高飞行轨迹的连续性和平稳性。在转平段轨迹生成方法过程中,利用三次样条曲线在高度‑航程剖面下进行转平轨迹生成,通过逆向推演方法实现高度、速度、航迹倾角等多种末端轨迹约束,简化弹道生成过程、提高反应速度、增强控制的鲁棒性。本发明适用于飞行器控制技术领域,用于提高飞行器由滑翔段转为平飞段的过程中,飞行轨迹的连续性和平稳性,同时满足末端的多约束要求。
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