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摘要:
由于气动布局发生了改变,很多飞行器均采用多操纵面结构.合理地组合多个操纵面,可以让飞行器在不同的飞行环境和飞行任务中适应飞行,同时在某一个或几个操纵面发生故障的情况下,剩余正常的操纵面能够重新组合,补偿失效的操纵面,使飞行器能够保持正常飞行状态.控制分配是解决多操纵面飞行器冗余控制最有效的方式之一,通过控制分配可以有效解决多操纵面飞行器综合分配以及协调操纵等问题.本文基于粒子群算法,蚁群算法和RBF神经网络三种智能算法对多操纵面飞行器控制分配方法进行了仿真研究,仿真结果表明RBF神经网络具有较高的精度和速度,能很好地处理多操纵面飞行器控制分配问题.
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文献信息
篇名 基于智能控制的多操纵面飞行器控制分配研究
来源期刊 计算机仿真 学科 航空航天
关键词 神经网络 智能算法 控制分配 多操纵面飞行器
年,卷(期) 2016,(6) 所属期刊栏目 航空航天领域仿真
研究方向 页码范围 19-22
页数 4页 分类号 V249.1
字数 1824字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘春生 南京航空航天大学自动化学院 84 611 13.0 21.0
2 韩璞 华北电力大学控制与计算机工程学院 272 4579 35.0 54.0
3 李丽荣 南京航空航天大学自动化学院 17 146 7.0 12.0
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络
智能算法
控制分配
多操纵面飞行器
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
出版文献量(篇)
20896
总下载数(次)
43
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127174
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