北京航空航天大學董希旺獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉北京航空航天大學申請的專利一種飛行器實時突防軌跡生成方法和系統獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN114840019B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202210398632.2,技術領域涉及:G05D1/46;該發明授權一種飛行器實時突防軌跡生成方法和系統是由董希旺;沈志鵬;于江龍;化永朝;李清東;任章;呂金虎設計研發完成,并于2022-04-15向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種飛行器實時突防軌跡生成方法和系統在說明書摘要公布了:本發明涉及一種飛行器實時突防軌跡生成方法和系統。本發明通過使用二階錐規劃方法求解突防軌跡優化問題,得到不同初始條件下的突防軌跡,并生成數據集后,利用生成的數據集對深度神經網絡進行訓練,得到訓練好的深度神經網絡模型,然后將訓練好的深度神經網絡模型用作攻角和傾側角的實時控制器,基于獲取的高超聲速滑翔飛行器的當前狀態參數快速生成突防軌跡。在實際應用過程中,只需要將獲取的當前狀態參數輸入進入,就可以得到突防軌跡,以提高凸優化問題的求解效率,進而滿足HGV高度動態環境的實時性要求。
本發明授權一種飛行器實時突防軌跡生成方法和系統在權利要求書中公布了:1.一種飛行器實時突防軌跡生成方法,其特征在于,包括:構建高超聲速滑翔飛行器的突防軌跡優化問題;采用二階錐規劃方法求解所述突防軌跡優化問題,以生成數據集;所述數據集包括多組訓練樣本對;每一所述訓練樣本對均包括高超聲速滑翔飛行器的狀態參數和與所述狀態參數對應的控制命令;采用所述數據集訓練深度神經網絡得到訓練好的深度神經網絡模型;獲取高超聲速滑翔飛行器當前的狀態參數,并將所述高超聲速滑翔飛行器當前的狀態參數輸入至所述訓練好的深度神經網絡模型中,得到控制命令;得到的控制命令包括攻角控制命令和傾側角控制命令;根據所述控制命令生成高超聲速滑翔飛行器的突防軌跡;其中,構建高超聲速滑翔飛行器的突防軌跡優化問題,具體包括:基于高超聲速滑翔飛行器的動力學模型和氣動力模型構建控制約束;所述控制約束包括攻角約束和傾側角速率約束;獲取第一目標函數和第二目標函數;所述第一目標函數用于表征高超聲速滑翔飛行器到達目標區域;所述第二目標函數用于表征高超聲速滑翔飛行器的速度方向將在預設時間段內達到期望的突防方向;根據所述第一目標函數和所述第二目標函數組合生成第三目標函數;基于所述第三目標函數和所述控制約束構建高超聲速滑翔飛行器的突防軌跡優化問題;所述突防軌跡優化問題為在滿足所述動力學模型和所述控制約束的條件下,得到使所述第三目標函數最小化的控制量。
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