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基于多Agent的无人战斗机协同飞行控制

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-14页
第一章 绪论第14-21页
   ·课题的研究背景及意义第14-17页
     ·无人战斗机在现代战争中的重要作用第14-15页
     ·无人战斗机协同飞行的特点及其重要性第15-16页
     ·基于多Agent 技术研究协同飞行的意义第16-17页
   ·协同飞行的国内外研究的现状及发展趋势第17页
   ·MAS 的国内外研究的现状及发展趋势第17-18页
   ·航迹规划的国内外研究现状及发展趋势第18-19页
   ·本文的主要研究内容第19-21页
第二章 无人战斗机AGENT 及多AGENT 间的通信第21-38页
   ·引言第21页
   ·MAS 的相关概念第21-25页
     ·Agent 的概念及其特点第21-23页
     ·移动Agent、个体Agent 和MAS第23-25页
   ·混合结构的智能任务控制器第25-33页
     ·设计的考虑第26-28页
     ·任务处理过程第28-30页
     ·功能结构第30-32页
     ·核心技术模块第32-33页
   ·MAS 的通信机制第33-37页
     ·通信方式第34页
     ·Agent 获取信息的途径第34-35页
     ·超时思想的引入第35-37页
   ·小结第37-38页
第三章 多AGENT 环境下的多机航迹协同规划系统的研究第38-56页
   ·引言第38页
   ·蚁群算法的基本原理第38-40页
   ·基于蚁群算法的无人战斗机静态航迹预规划第40-47页
     ·多Agent 环境下的威胁空间及威胁计算问题第40-42页
     ·基于蚁群算法的无人战斗机静态航迹预规划第42-47页
   ·基于蚁群算法的无人战斗机动态航迹规划第47-48页
   ·多机协同动态航迹规划第48-55页
     ·协同时间问题第49-50页
     ·协同变量和协同函数第50-52页
     ·分解策略在时间协同问题中的应用第52-55页
   ·小结第55-56页
第四章 无人战斗机超机动飞行控制技术研究第56-75页
   ·引言第56页
   ·无人战斗机超机动飞行数学模型第56-58页
   ·无人战斗机超机动飞行数学模型的分析第58-60页
   ·无人战斗机超机动飞行数学模型的动态逆控制第60-64页
   ·基于干扰观测器的无人战斗机超机动飞行的动态逆控制第64-67页
   ·基于RBF 神经网络干扰观测器(RBO)的飞行控制系统设计第67-71页
     ·RBF 神经网络的基本理论第68页
     ·基于RBF 神经网络干扰观测器(RBO)的控制设计第68-71页
   ·航迹跟踪控制器的设计第71-74页
   ·小结第74-75页
第五章 基于多AGENT 环境的多机协同系统的研究第75-99页
   ·引言第75页
   ·多机协同飞行的基本类型及其原理第75-77页
   ·基于多AGENT 环境的多机协同飞行模型的建立第77-86页
     ·主要假设第77-78页
     ·基本模型的建立第78-79页
     ·上洗和侧洗模型的建立第79-82页
     ·编队飞机的阻力和升力变化第82-83页
     ·无人战斗机新编队的稳定性导数第83-85页
     ·编队飞行完全系统模型第85-86页
   ·多机协同队形保持控制器的设计第86-92页
     ·基于动态逆和干扰观测器的队形保持控制器的设计第86-88页
     ·基于鲁棒控制的队形保持控制器的设计第88-92页
   ·编队总体优化设计第92-98页
     ·编队结构的最优化第92-95页
     ·编队出错处理第95-98页
   ·小结第98-99页
第六章 基于CREATOR 和VEGA 的多机协同飞行动画仿真研究第99-106页
   ·引言第99-100页
   ·基于CREATOR 的三维动画模型建立第100-103页
     ·三维地形的构建第100-101页
     ·无人战斗机的三维构建第101-103页
   ·基于VEGA 的多机协同飞行动画仿真第103-105页
   ·小结第105-106页
第七章 总结及展望第106-107页
   ·本文的主要工作第106页
   ·本文的不足和进一步展望第106-107页
参考文献第107-111页
致谢第111-112页
在学期间所发表的学术论文第112页

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