基于神经网络的飞行器再入段轨迹优化方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202211133178.4

申请日：

2022-09-16

公开(公告)号：

CN115390456B

公开(公告)日：

2025-07-01

发明(设计)人：

冯冬竹戴沛崔家山仲秦秦翰林张立华冯炜皓马佳笛

申请人：

西安电子科技大学

申请人地址：

710071 陕西省西安市太白南路2号

IPC主分类号：

G05B13/04

IPC分类号：

代理机构：

陕西电子工业专利中心 61205

代理人：

王品华

法律状态：

授权

国省代码：

陕西省西安市

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-07-01	授权	授权

共 50 条

[1]

基于神经网络的飞行器再入段轨迹优化方法 [P].

冯冬竹 ;

戴沛 ;

崔家山 ;

仲秦 ;

秦翰林 ;

张立华 ;

冯炜皓 ;

马佳笛 .

中国专利 :CN115390456A ,2022-11-25

[2]

基于神经网络的飞行器上升段轨迹优化方法 [P].

崔家山 ;

张立华 ;

常晶 ;

仲秦 ;

戴沛 ;

李聪 ;

刘云昭 ;

冯冬竹 .

中国专利 :CN113031448B ,2021-06-25

[3]

基于神经网络的飞行器中段制导轨迹优化方法 [P].

李浩宇 ;

候晨晨 ;

韩治国 ;

张科 ;

谭明虎 ;

张烨 ;

苏雨 ;

王靖宇 ;

呼卫军 .

中国专利 :CN120315460A ,2025-07-15

[4]

基于深度神经网络的高速滑翔式飞行器在线轨迹优化方法 [P].

雍恩米 ;

黄佳乐 ;

魏桐 ;

余婧 ;

张云翔 ;

曾益东 ;

刘滔 .

中国专利 :CN118170155A ,2024-06-11

[5]

基于深度神经网络的高速滑翔式飞行器在线轨迹优化方法 [P].

雍恩米 ;

黄佳乐 ;

魏桐 ;

余婧 ;

张云翔 ;

曾益东 ;

刘滔 .

中国专利 :CN118170155B ,2024-09-06

[6]

高超声速飞行器再入段神经网络复合学习控制方法 [P].

许斌 ;

寿莹鑫 .

中国专利 :CN107450323B ,2017-12-08

[7]

基于集成神经网络的飞行器滑翔段飞行范围在线预示方法 [P].

韦常柱 ;

魏金鹏 ;

程杰 ;

浦甲伦 ;

王瑞鸣 .

中国专利 :CN114417730B ,2022-04-29

[8]

基于强化学习算法的飞行器再入跟踪制导方法 [P].

冯冬竹 ;

戴沛 ;

崔家山 ;

仲秦 ;

秦翰林 ;

张立华 ;

冯炜皓 ;

马佳笛 .

中国专利 :CN115437406B ,2025-07-08

[9]

基于强化学习算法的飞行器再入跟踪制导方法 [P].

冯冬竹 ;

戴沛 ;

崔家山 ;

仲秦 ;

秦翰林 ;

张立华 ;

冯炜皓 ;

马佳笛 .

中国专利 :CN115437406A ,2022-12-06

[10]

一种基于神经网络的飞行器轨迹预测方法 [P].

杜彦斌 ;

魏庆来 ;

程相 ;

倪冬冬 ;

朱国梁 .

中国专利 :CN120406536A ,2025-08-01

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