一种基于深度强化学习的大迎角失速改出方法

一种基于深度强化学习的大迎角失速改出方法，涉及人工智能。通过深度学习和强化学习技术提升飞机在大迎角失速状态下的恢复能力。方法包括基于动态多自由度风洞试验数据构建循环神经网络气动模型，通过与飞机六自由度非线性动力学方程结合，形成飞行仿真环境；并采用深度强化学习算法（如DDPG算法），通过与仿真环境的交互进行训练，优化失速改出控制策略。所设计的奖励函数综合考虑振荡抑制、控制量限制、攻角和高度损失等多个方面，通过动态调整控制策略，提高失速改出的成功率与效率。该方法不仅实现基于深度学习的高精度气动建模，还通过强化学习算法在复杂飞行环境中有效应对大迎角失速问题，具有较强的鲁棒性和较高的工程应用价值。