再入飞行器自适应最优姿态控制

针对再入飞行器姿态控制问题,应用自适应动态规划（ADP）理论设计了姿态控制器。将再入飞行器的姿态控制建模为非线性系统的最优控制问题,提出单网络积分型强化学习（SNIRL）算法进行求解,该算法简化了积分型强化学习（IRL）算法在迭代计算中的执行-评价双网络结构,只需要采用评价网络估计值函数就可以求得最优控制律,其收敛性得到了理论证明。基于SNIRL算法设计了自适应最优控制器,并证明了闭环系统的稳定性。通过数值仿真校验了SNIRL算法比IRL算法计算效率更高,收敛速度更快,并校验了自适应最优姿态控制器的有效性 。     

机动性/敏捷性参数对超视距空战效能的影响

分析了超视距相关的机动性和敏捷性要求。根据已经建立的仿真平台,以两架典型三代战斗机为对抗双方,借助矩阵博弈的决策模型进行了一对一空战仿真。在此基础上,调整有关飞机机动性和敏捷性参数,利用所得作战结果评估飞机的作战效能,并分析了相关参数对作战飞机设计的影响。仿真结果再现了红蓝双方由超视距空战到视距内空战的整个作战过程,结果对飞机参数设计具有一定的参考意义。