检索结果-内蒙古大学图书馆

自动化学报 2025年

作者：吕茂隆丁晨博韩浩然段海滨空军工程大学空管领航学院空军工程大学无人飞行器技术全国重点实验室空军工程大学研究生院电子科技大学信息与通信工程学院北京航空航天大学

近年来,随着深度强化学习方法快速发展,其在无人机自主导航上的应用也受到越来越广泛地关注.然而,面对复杂未知的环境,现存的基于深度强化学习的无人机自主导航算法常受限于对全局信息的依赖和特定训练环境的约束,极大地限制了其在各种... 详细信息

近年来,随着深度强化学习方法快速发展,其在无人机自主导航上的应用也受到越来越广泛地关注.然而,面对复杂未知的环境,现存的基于深度强化学习的无人机自主导航算法常受限于对全局信息的依赖和特定训练环境的约束,极大地限制了其在各种场景当中的应用潜力.为了解决上述问题,提出了多尺度输入用于平衡感受野与状态维度,以及截断操作来使智能体能够在扩张后的环境中运行.此外,构建了自主感知-规划-控制架构,赋予无人机在多样复杂环境中自主导航的能力.

关键词：无人机深度强化学习自主导航复杂未知环境

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基于无迹模型预测静态规划的可回收火箭着陆段鲁棒制导方法

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北京航空航天大学学报 2024年

作者：张永华王铮王时雨白云飞仇理宽西北工业大学无人系统技术研究院无人飞行器技术全国重点实验室无人机技术集成攻关大平台西北工业大学航天飞行动力学技术重点实验室西北机电工程研究所中国运载火箭技术研究院上海机电工程研究所

针对可回收火箭大气层内存在不确定风场难以完成定点垂直软着陆的问题，提出一种基于无迹模型预测静态规划（UMPSP）的着陆段鲁棒制导方法。首先建立火箭推力与姿态耦合的动力学模型，在考虑未知不确定风场的前提下，根据无迹最优控制... 详细信息

针对可回收火箭大气层内存在不确定风场难以完成定点垂直软着陆的问题，提出一种基于无迹模型预测静态规划（UMPSP）的着陆段鲁棒制导方法。首先建立火箭推力与姿态耦合的动力学模型，在考虑未知不确定风场的前提下，根据无迹最优控制与模型预测静态规划理论求解出一组对原系统不确定风场参数不敏感的控制解，从而减小终端状态的误差分布，提高着陆精度，其次结合UMPSP算法特点，设计了一种快速解析制导方法以生成初始控制指令，有效增强了算法的求解效率。仿真结果表明，所提出的基于UMPSP的着陆段鲁棒制导方法能够在保证可回收火箭终端着陆精度的同时对各种不确定风场具有较强的鲁棒性和较高的计算效率。

关键词：模型预测静态规划可回收火箭不确定风场制导与控制鲁棒制导

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3D打印连续纤维增强尼龙复合材料冲击性能

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工程塑料应用 2023年第12期51卷 64-71页

作者：谈丽姿聂祥樊罗楚养胡晓安蔺诗韵於琳涛重庆交通大学航空学院重庆400074 重庆交通大学绿色航空技术研究院重庆401120 空军工程大学航空动力系统与等离子体技术全国重点实验室西安710038 东华大学民用航空复合材料协同创新中心上海201620 南昌航空大学飞行器工程学院南昌330063

连续纤维增强热塑性复合材料中增强相纤维起承载作用,增强相在打印层内部的填充状态及层间的分布位置会对产品的力学性能产生重要影响。为探究不同纤维状态下增材制造件的抗冲击能力,采用熔融沉积工艺制备纤维增强热塑性复合材料,并对... 详细信息

连续纤维增强热塑性复合材料中增强相纤维起承载作用,增强相在打印层内部的填充状态及层间的分布位置会对产品的力学性能产生重要影响。为探究不同纤维状态下增材制造件的抗冲击能力,采用熔融沉积工艺制备纤维增强热塑性复合材料,并对复合材料进行冲击性能测试,对断裂表面的扫描电子显微镜图进行分析,深入研究了熔融沉积成型过程中纤维填充方式、纤维叠层顺序、纤维种类以及不同纤维堆叠方向对复合材料抗冲击性能及破坏机制的影响。结果表明,玻璃纤维增强复合材料0°填充的抗冲击性能最佳,冲击强度为197.54 kJ/m^(2),约为抗冲击能力最差的90°填充方式的5倍;三种叠层顺序中包裹式分布的抗冲击能力最佳,冲击强度可达230.56 kJ/m^(2),约比均匀式分布试件的冲击强度高16.7%。玻璃纤维试样冲击强度最优,略高于高强度高温玻璃纤维,垂直堆叠试样的抗冲击性能普遍高于水平堆叠试样,最高冲击强度可达282.76 kJ/m^(2)。对3D打印过程中纤维状态进行研究,为提高3D打印连续纤维增强热塑性复合材料的冲击性能提供参考。

关键词：冲击强度熔融沉积复合材料连续纤维纤维填充微观分析

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有限视场角下基于改进比例导引和深度学习的多约束制导律

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无人系统技术 2024年第5期7卷 47-53页

作者：程妍菲刘泽石杜江鹏程昊宇西北工业大学无人系统技术研究院西安710072 西北工业大学无人飞行器技术全国重点实验室西安710072 西北工业大学无人机技术集成攻关大平台西安710072 沈阳飞机设计研究所沈阳110035 上海机电工程研究所上海210029

针对考虑气动力模型的导弹精确打击问题,开展了基于改进比例导引和深度学习的制导律研究。首先生成随机训练数据,随后在训练数据基础上基于残差神经网络生成映射网络来对剩余飞行时间误差进行预测,最后将得到的预测结果引入改进比例导... 详细信息

针对考虑气动力模型的导弹精确打击问题,开展了基于改进比例导引和深度学习的制导律研究。首先生成随机训练数据,随后在训练数据基础上基于残差神经网络生成映射网络来对剩余飞行时间误差进行预测,最后将得到的预测结果引入改进比例导引制导律,使得在视场角约束下攻击角度误差和飞行时间误差均能实现有效收敛。仿真结果表明,该方法能够满足制导要求,证明了该方法的有效性。与传统方法相比,提出的基于改进比例导引和深度学习的制导方法在攻击角度误差和飞行时间误差方面表现更优。

关键词：制导律飞行时间控制剩余飞行时间预测攻击角度控制视场角约束残差神经网络

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