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公开(公告)号：CN114413906B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202210055769.8
申请日：2022-01-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于改进粒子群优化算法的三维轨迹规划方法，粒子在航迹空间对最优三维轨迹进行搜索的过程中，在不同的粒子种群迭代进化阶段设置不同的惯性权重：在设定进化前期阶段使用最大惯性权重使全局收敛，在设定进化后期使用最小惯性权重使局部收敛；基于种群多样性在粒子的运动过程增加扰动变异操作；基于约束条件对不可行粒子的选择：比较不可行粒子的约束违反函数，保留约束违反函数小的不可行粒子。本发明根据群体进化情况对惯性权重进行自适应调整，在粒子的运动过程增加扰动变异操作，充分利用了所有粒子，使不可行解同样能够为群体整体寻优提供帮助，保证了轨迹规划的可靠性和效率。
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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
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。
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公开(公告)号：CN119740324A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411937778.5
申请日：2024-12-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06N3/092 , G06N3/048 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 基于飞行器燃油经济性的翼面后掠角变形优化方法、电子设备及存储介质，属于航空航天工程技术领域。为实现通过智能决策最佳翼面后掠角以提升航程，本发明构建智能体网络，包括演员网络、评论家网络，其中演员网络的输入为状态，输出为动作；设置高超声速飞行器的初始环境，定义高超声速飞行器对应的状态包括飞行高度、速度、航程和质量，定义高超声速飞行器对应的动作为翼面后掠角，定义高超声速飞行器对应的奖励为燃油消耗及其影响关系；利用成功样本回放方法改进的DDPG算法，对得到的基于高超声速飞行器的演员网络、评论家网络进行训练，得到基于飞行器燃油经济性的翼面后掠角变形优化模型；进行飞行条件下的翼面后掠角优化决策。
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公开(公告)号：CN113361072A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110499929.3
申请日：2021-05-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种基于BLISS的多学科协同优化方法，包括：构建Kriging代理模型；构建最佳变复杂度代理模型；将待设计优化问题建立符合MDO问题形式的一个系统级和多个子系统级，并确定系统级和多个子系统级的相关变量；使多个子系统级执行步骤二，获得相应最佳变复杂代理模型；对系统级进行初始化，每个子系统级调用步骤二中的最佳变复杂代理模型，求解当前系统级传递值下的最优解；将该最优解返回给系统级中进行优化，获得系统级当前最优解，判断系统级当前最优解是否满足收敛条件，以得到学科间一致性要求的系统最优设计方案。该多学科协同优化方法降低了多学科分析过程中的计算成本，同时保证了优化结果的可信性。
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公开(公告)号：CN114415725A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210050103.3
申请日：2022-01-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种智能弹药异类复合控制执行机构最优分配方法，包括以下步骤：S1.基于链式递增分配方法进行上层分配，得到气动力矩指令分量Mad(t)和依靠姿控发动机推力提供的直接力矩指令分量Mrd(t)；S2.进行下层分配；基于混合整形规划的姿态发动机分配方法将直接力矩指令分量Mrd(t)具体分配为每个位置的姿控发动机开关机指令；S3.空气舵的气动力矩指令分量Mac(t)与实际力矩指令Mrc(t)，共同控制复合控制导弹。本发明在保证控制分配的精度要求的前提下，有效提高了分配效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114413906A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210055769.8
申请日：2022-01-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于改进粒子群优化算法的三维轨迹规划方法，粒子在航迹空间对最优三维轨迹进行搜索的过程中，在不同的粒子种群迭代进化阶段设置不同的惯性权重：在设定进化前期阶段使用最大惯性权重使全局收敛，在设定进化后期使用最小惯性权重使局部收敛；基于种群多样性在粒子的运动过程增加扰动变异操作；基于约束条件对不可行粒子的选择：比较不可行粒子的约束违反函数，保留约束违反函数小的不可行粒子。本发明根据群体进化情况对惯性权重进行自适应调整，在粒子的运动过程增加扰动变异操作，充分利用了所有粒子，使不可行解同样能够为群体整体寻优提供帮助，保证了轨迹规划的可靠性和效率。
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公开(公告)号：CN114371737A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202210050100.X
申请日：2022-01-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种角度约束的智能弹药最优对策协同制导方法，包括以下步骤：S1.构建n枚导弹对目标T进行角度协同拦截模型，包括状态矢量方程和支付函数；S2.将拦截时间范围分为n段，根据角度协同拦截模型获得导弹在第i段时间范围内的最优控制策略表达式，S3.计算伴随变量值，得到导弹的最优协同控制策略。本发明有效解决了多枚拦截器对单目标的协同拦截问题。
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公开(公告)号：CN119862652A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411912111.X
申请日：2024-12-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/28 , G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/096 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 一种基于深度神经网络的航空布撒器气动外形优化方法，涉及航空航天技术领域。为解决现有技术中存在的，现有的深度学习方法和CFD优化方法在面对航空布撒器这种复杂的、由多个可变参数组成的气动外形时，依然存在显著的局限性的技术缺陷，本发明提供的技术方案为：包括：采集使用深度生成对抗网络生成的航空布撒器气动外形；根据卷积神经网络提取所述气动外形的图像特征并将其转化为形状参数；根据所述形状参数，使用多任务学习模型预测气动数据，包括轴向力、法向力、俯仰力矩和压力中心；根据所述预测气动数据的结果，采用差分进化算法对气动外形参数进行优化。可以应用于航空布撒器设计与优化的工作中。
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公开(公告)号：CN119758734A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411937917.4
申请日：2024-12-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络反馈修正的再入飞行器预测校正制导方法，属于制导修正技术领域。解决了现有技术中传统的再入飞行器预测校正制导方法实际效果较差难以达到预期的问题；本发明通过蒙特卡洛打靶方式生成气动扰动下的飞行器再入轨迹和无气动扰动下的飞行器预测轨迹，计算得到气动扰动辨识网络数据集；构建气动扰动辨识神经网络结构，将气动扰动辨识网络数据集输入气动扰动辨识神经网络结构进行训练，得到训练好的神经网络结构；采用训练好的神经网络结构对气动模型进行修正，即设置气动模型修正条件并进行修正判断，实现飞行器预测校正制导。本发明提升了再入飞行器预测校正制导的精度，避免了计算效率损失，可以应用于气动模型修正。
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公开(公告)号：CN119862650A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411906935.6
申请日：2024-12-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 一种基于数据驱动支持策略的航空布撒器翼型高维气动优化方法及其系统，涉及并适用航空布撒器翼型优化领域，用于解决现有基于计算流体动力学和数值优化的气动翼型优化时存在的建模困难问题。本发明通过使用高维CST方法对航空布撒器弹翼翼型参数化，然后采用几何域分解算法通过POD分析获得低维几何模式，以重新参数化航空布撒器弹翼形状，降低设计维度，从而减少了优化和建模的困难。本发明还采用了一种新的数据驱动支持策略)，通过DDSS算法充分利用航空布撒器弹翼气动数据，并从中提取有用信息构建低成本的代理模型，同时采用教学优化算法有效提高代理模型的预测收敛精度。可以有效减少对真实模型准确性的依赖，克服高维建模的困难。
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