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公开(公告)号：CN116382071B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202310081892.1
申请日：2023-02-08
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于飞行器控制技术领域，涉及一种深度学习网络修正补偿的气动参数智能辨识方法。本发明首先考虑神经网络的智能参数辨识方法，根据地面试验数据离线训练深度学习网络。其次根据离线训练好的网络映射力/力矩系数并与系数的观测值作差，进行递推最小二乘增量辨识补偿。再根据真实飞行状态采集的数据离线修正深度学习网络，进而使得修正后的神经网络映射力/力矩系数更贴近真实值。在保证参数估计精度的同时，保障参数估计的快速性。最后，通过某型飞机模型开展了智能参数辨识及对比分析工作，结果表明离线训练/在线补偿/离线修正的辨识吻合较好，且与传统辨识方法相比计算效率高，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN116301028A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310088829.0
申请日：2023-02-09
Applicant: 大连理工大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明属于高超声速飞行器中段导引技术领域，涉及一种基于吸气式高超声速平台的多约束在线飞行轨迹规划中段导引方法。本发明首先基于吸气式平台气推耦合特性在线设计飞行轨迹。在横向平面，横向平面基于固定倾侧角进行转弯，通过消除前置角的方式进行轨迹设计。在纵向平面，采用基于燃料消耗较少、能长时间保持等动压状态的原则设计纵向飞行策略。本发明方法在油耗方面有很大的优势，可以有效地扩大拦截空域的面积。在获得标称轨迹后，采用轨迹线性化控制方法实现轨迹剖面跟踪制导，验证方法的有效性。该方法是一种适用于基于吸气式高超平台的中段导引的方法，且具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN114781067A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210479166.0
申请日：2022-05-05
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/20 , G06F119/14 , G06F119/20
Abstract: 本发明属于飞行器轨迹设计技术领域，涉及一种基于航程微分运动模型的ASV分离轨迹设计方法。本发明针对背负式两级入轨空天飞行飞行器达到分离窗口前的分离轨迹设计问题，首先考虑到空天飞行器分离所需要的分离窗口特性，以分离法向过载为零的终端约束，提出了使空天飞行器按抛物线形状的轨迹进行爬升的策略。后对抛物线分离轨迹策略分析研究，提出了一种可以根据已知轨迹形状下，基于航程微分动力学模型的剖面设计策略，并通过Matlab进行仿真实验验证了所设计的策略的可行性。本发明的方法能够在基本保证原有精度的同时对算法运行效率有很大的提升，为空天飞行器分离轨迹设计问题提供一种新的可能有效，具有广阔应用前景。
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公开(公告)号：CN118296725A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410327719.X
申请日：2024-03-21
Abstract: 本发明属于飞行器自主绕飞及绕飞后目标可达性评估技术领域，涉及基于动态威胁区的飞行器自主绕飞及目标可达性评估方法。采用基于倾侧角搜索的动态威胁区快速绕飞方法，在威胁区位置及大小可变的条件下，赋予飞行器进行在线绕飞威胁区，并对绕飞后的可达域进行评估的能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114781067B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202210479166.0
申请日：2022-05-05
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/20 , G06F119/14 , G06F119/20
Abstract: 本发明属于飞行器轨迹设计技术领域，涉及一种基于航程微分运动模型的ASV分离轨迹设计方法。本发明针对背负式两级入轨空天飞行飞行器达到分离窗口前的分离轨迹设计问题，首先考虑到空天飞行器分离所需要的分离窗口特性，以分离法向过载为零的终端约束，提出了使空天飞行器按抛物线形状的轨迹进行爬升的策略。后对抛物线分离轨迹策略分析研究，提出了一种可以根据已知轨迹形状下，基于航程微分动力学模型的剖面设计策略，并通过Matlab进行仿真实验验证了所设计的策略的可行性。本发明的方法能够在基本保证原有精度的同时对算法运行效率有很大的提升，为空天飞行器分离轨迹设计问题提供一种新的可能有效，具有广阔应用前景。
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公开(公告)号：CN116842873A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310861994.5
申请日：2023-07-13
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开一种考虑禁飞区约束的滑翔飞行器可达区域智能求解方法，首先在不考虑禁飞区的情况下，基于常值倾侧角方法求解出滑翔飞行器再入的可达区域，此时将过程约束转化为对倾侧角幅值的约束，根据再入初始状态遍历各个倾侧角指令，得到原始可达区域。之后，引入禁飞区约束，此时认为禁飞区不改变原始不可达区域，而是在原有可达区域的内部增加一部分不可达区域，因此，求解与禁飞区相切的飞行轨迹，以切点作为子评估点求解子可达区域，并且提出极限边界的求解方法，将求解的边界相结合，得到在禁飞区影响下的可达区域。最后，引入智能算法，以禁飞区位置进行输入，子区域作为输出，在保证准确度的基础上大大提高了算法的计算效率。
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公开(公告)号：CN116301028B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310088829.0
申请日：2023-02-09
Applicant: 大连理工大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明属于高超声速飞行器中段导引技术领域，涉及一种基于吸气式高超声速平台的多约束在线飞行轨迹规划中段导引方法。本发明首先基于吸气式平台气推耦合特性在线设计飞行轨迹。在横向平面，横向平面基于固定倾侧角进行转弯，通过消除前置角的方式进行轨迹设计。在纵向平面，采用基于燃料消耗较少、能长时间保持等动压状态的原则设计纵向飞行策略。本发明方法在油耗方面有很大的优势，可以有效地扩大拦截空域的面积。在获得标称轨迹后，采用轨迹线性化控制方法实现轨迹剖面跟踪制导，验证方法的有效性。该方法是一种适用于基于吸气式高超平台的中段导引的方法，且具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN116382071A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310081892.1
申请日：2023-02-08
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于飞行器控制技术领域，涉及一种深度学习网络修正补偿的气动参数智能辨识方法。本发明首先考虑神经网络的智能参数辨识方法，根据地面试验数据离线训练深度学习网络。其次根据离线训练好的网络映射力/力矩系数并与系数的观测值作差，进行递推最小二乘增量辨识补偿。再根据真实飞行状态采集的数据离线修正深度学习网络，进而使得修正后的神经网络映射力/力矩系数更贴近真实值。在保证参数估计精度的同时，保障参数估计的快速性。最后，通过某型飞机模型开展了智能参数辨识及对比分析工作，结果表明离线训练/在线补偿/离线修正的辨识吻合较好，且与传统辨识方法相比计算效率高，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN116088575A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310123010.3
申请日：2023-02-16
Applicant: 大连理工大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明属于飞行器航线规划技术领域，涉及一种基于舵面故障在线飞行能力评估的航线重规划算法。主要由两部分组成，首先是对飞机进行损伤和故障后的基本飞行能力的在线评估，得到飞机故障后的基本飞行性能；其次是利用飞机基本飞行能力的评估结果，将其应用到A*航迹规划算法中，从而在飞机舵面结构损伤以及故障的情况下进行航迹的重新规划，最终得到一个飞机舵面损伤或者故障后的可以跟踪的新航迹。目前，在飞机遭遇舵面损伤以及故障后考虑飞机的基本飞行性能从而对飞机进行在线航迹规划的研究很少，本发明提出的算法为飞机舵面损伤和故障后能否进行在线航迹规划并继续完成飞行任务提供了新的思路。
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