典型文献
基于DDPG算法的变体飞行器自主变形决策
文献摘要：
针对变体飞行器的自主变形决策问题,提出了一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法的智能二维变形决策方法.以可同时变展长及后掠角的飞行器为研究对象,利用DATCOM计算气动数据,并通过分析获得变形量与气动特性之间关系;基于给定的展长和后掠角变形动力学方程,设计DDPG算法学习步骤;针对对称和不对称变形条件下的变形策略进行学习训练.仿真结果表明:所提算法可以快速收敛,变形误差保持在3％以内,训练好的神经网络提高了变体飞行器对不同飞行任务的适应性,可以在不同的飞行环境中获得最佳的飞行性能.
文献关键词：
变体飞行器;自主变形决策;深度强化学习;深度确定性策略梯度(DDPG)算法;动力学分析
中图分类号：
作者姓名：
桑晨;郭杰;唐胜景;王肖;王子瑶
作者机构：
北京理工大学 宇航学院,北京100081;中国运载火箭技术研究院,北京100076
文献出处：
引用格式：
[1]桑晨;郭杰;唐胜景;王肖;王子瑶-.基于DDPG算法的变体飞行器自主变形决策)[J].北京航空航天大学学报,2022(05):910-919
A类：
自主变形决策,DATCOM
B类：
DDPG,变体飞行器,决策问题,深度确定性策略梯度,决策方法,后掠角,变形量,气动特性,角变形,动力学方程,对对,不对称变形,变形策略,学习训练,快速收敛,变形误差,练好,飞行环境,获得最佳,飞行性能,深度强化学习,动力学分析
AB值：
0.283558
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