【摘 要】
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对飞行品质进行客观准确的评估是保障飞行员飞行水平的关键。目前,在我国实际飞行训练环境中,主要以人工评估的方式为主。这种评估方式不仅容易受到教练员个人喜好及情绪等主观因素的影响,而且耗费大量人力物力资源。因此,深入探索飞行训练的智能化评估方法具有重要的研究意义。本文提出了一种战机自主与协同飞行训练智能化评估方法。首先,分析了战机飞行姿态信息和速度信息等典型参数与机动动作之间的因果关系,确定了观测节点
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对飞行品质进行客观准确的评估是保障飞行员飞行水平的关键。目前,在我国实际飞行训练环境中,主要以人工评估的方式为主。这种评估方式不仅容易受到教练员个人喜好及情绪等主观因素的影响,而且耗费大量人力物力资源。因此,深入探索飞行训练的智能化评估方法具有重要的研究意义。本文提出了一种战机自主与协同飞行训练智能化评估方法。首先,分析了战机飞行姿态信息和速度信息等典型参数与机动动作之间的因果关系,确定了观测节点和中间节点,进而建立了基于动态贝叶斯网络的机动动作识别模型。通过提取自主飞行训练过程中各典型参数的状态特征,采用链式网络推理算法,推理得到战机机动动作识别结果。然后,基于机动动作识别模型,结合协同飞行训练过程中敌我双方空间占位信息和高度信息建立了双机协同战术识别贝叶斯网络模型,实现了协同飞行训练中的双机协同战术识别。最后,确定了典型机动动作与双机协同战术的评估指标体系,建立了基于灰度模糊算法的飞行训练评估模型。通过飞行训练过程中各评估指标的飞行数据计算得到评估结果,从而实现对战机自主与协同飞行训练的智能化评估。为了验证上述方法的可行性、合理性和智能性,本文搭建了飞行训练仿真平台,并开展了仿真实验。实验结果表明本文提出的战机自主与协同飞行训练智能化评估方法能够根据飞行过程中的参数信息对飞行品质进行评估,有效提高了飞行训练评估的效率。
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