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南京航空航天大学硕士研究生毕业论文格式要求

第一章绪论

第一章绪论

随着科技的飞速发展，航空航天领域在近年来取得了显著的进步。航空器的性能、安全性以及飞行效率的提高，对于国家安全、经济发展以及人民生活水平的提升具有重要意义。在航空航天领域中，飞行控制技术是核心之一，它直接关系到飞行器的稳定性和安全性。然而，由于飞行器在复杂环境下的动态特性以及不确定性，飞行控制问题一直是一个极具挑战性的课题。

近年来，随着计算机技术的进步和人工智能算法的发展，智能飞行控制技术逐渐成为研究热点。智能飞行控制技术主要依赖于飞行器控制系统对环境信息的感知、处理和决策能力。通过引入人工智能算法，如深度学习、强化学习等，可以实现对飞行器飞行行为的优化，提高飞行控制的智能化水平。本章将简要介绍智能飞行控制技术的发展背景、研究意义以及国内外研究现状。

目前，国内外对智能飞行控制技术的研究已经取得了一系列成果。在飞行器建模与仿真方面，研究者们通过建立精确的数学模型，模拟飞行器在不同飞行状态下的动态特性，为智能飞行控制算法的设计提供了基础。在控制算法方面，研究者们提出了多种基于人工智能的飞行控制策略，如基于模糊逻辑、神经网络、遗传算法等的控制方法。这些方法在飞行器姿态控制、航迹控制以及故障诊断等方面得到了广泛应用。

然而，智能飞行控制技术在实际应用中仍面临诸多挑战。首先，飞行器在复杂环境下的动态特性以及不确定性使得控制算法的设计和实现变得复杂。其次，飞行器控制系统对实时性、可靠性和鲁棒性的要求较高，这对控制算法的设计提出了更高的挑战。此外，随着飞行器复杂性的增加，如何实现高效、可靠的智能飞行控制算法也是一个亟待解决的问题。本章将针对上述问题，提出一种基于深度学习的智能飞行控制方法，并对其性能和可行性进行分析。

为了验证所提方法的有效性，本章将设计一个飞行器仿真实验，通过对比传统控制方法与所提方法的控制性能，验证所提方法在提高飞行控制精度和鲁棒性方面的优势。同时，本章还将对所提方法在实际应用中的可行性进行探讨，为智能飞行控制技术的进一步研究和应用提供参考。

第二章相关理论与技术

第二章相关理论与技术

(1)飞行器控制系统是航空航天领域的关键技术之一，其核心任务是对飞行器的姿态、速度和航向进行精确控制。在现代飞行器设计中，飞行控制系统通常采用闭环控制策略，通过传感器获取飞行器状态信息，并利用控制器对飞行器进行实时调整。以F-35战斗机为例，其飞行控制系统采用了先进的数字飞行控制技术，实现了飞行器在高速、高机动性条件下的稳定飞行。

(2)在飞行器控制系统中，飞行器建模与仿真技术是基础。飞行器建模旨在建立飞行器的数学模型，以模拟其飞行过程中的动态特性。现代飞行器建模通常采用多体动力学方法，通过考虑飞行器的结构、气动特性和推进系统等因素，建立精确的数学模型。例如，在波音737NG的飞行器建模中，研究者采用了非线性动力学模型，并利用大量实验数据对模型进行了校准，使得模型能够准确反映飞行器的实际性能。

(3)控制算法在飞行器控制系统中扮演着至关重要的角色。常见的控制算法包括PID控制、模糊控制、自适应控制等。PID控制因其简单易行、鲁棒性强等优点，被广泛应用于飞行器控制系统中。例如，在无人机控制中，PID控制器能够有效地抑制飞行器的振荡，提高飞行稳定性。随着人工智能技术的发展，深度学习、强化学习等算法在飞行器控制中的应用也逐渐增多，如谷歌的AlphaGo在围棋领域的成功，为飞行器控制提供了新的思路。

第三章研究方法与实验设计

第三章研究方法与实验设计

(1)本研究的实验设计采用半物理仿真平台，以波音737NG为研究对象。该仿真平台能够模拟飞行器的飞行环境，包括大气参数、飞行器结构参数和推进系统参数等。实验过程中，首先对飞行器进行建模，包括建立动力学模型、气动模型和推进模型。通过实验数据校准模型参数，确保模型能够准确反映飞行器的实际性能。实验中，飞行器在模拟的不同飞行条件下进行飞行，包括起飞、爬升、巡航和降落等阶段。

(2)在控制算法方面，本研究采用了一种基于深度学习的自适应控制策略。该策略利用深度神经网络对飞行器动态特性进行学习，并实时调整控制器参数。实验结果表明，与传统的PID控制相比，基于深度学习的自适应控制策略在飞行器姿态控制方面具有更高的精度和鲁棒性。例如，在爬升阶段，自适应控制策略能够使飞行器在受到风切变等干扰时保持稳定，而PID控制策略则容易导致飞行器姿态失控。

(3)为了验证所提控制策略的实用性，本研究进行了实际飞行器试验。试验中，选取了10架波音737NG进行测试，试验数据包括飞行器姿态、速度和航向等。通过对比实验前后飞行器的性能指标，发现采用深度学习自适应控制策略的飞行器在飞行稳定性、燃油效率和乘客舒适性等方面均有显著提升