典型文献
基于智能优化算法的航空器试飞效率提升
文献摘要：
随着ARJ21支线客机、C919国产大飞机的相继问世,我国国产大飞机产业正呈现出井喷的态势.为了尽早实现飞机适航取证的相关科目要求,往往采取多机同时试飞的方式.导致了地面停机拥挤程度增加,地面保障人员工作负荷逐步加重,运输效率低下,航班延误概率增加等一系列问题.针对以上问题,本文借助智能优化算法,以典型机场地面设施为研究对象,建立机场格栅环境图,基于航空器的GPS数据特征点,借助智能优化算法对航空器机场地面路径规划进行研究,首先探究了只采用蚁群算法时规划出正确路径的时间与步长,接着分析Q-learning算法单独作用下对路径规划效果的影响,最后将蚁群算法的信息素概念与强化学习算法的Q-learning相结合,验证两种算法结合时对路径规划性能的改善情况.
文献关键词：
中图分类号：
作者姓名：
任祺
作者机构：
中国飞行试验研究院
文献出处：
引用格式：
[1]任祺-.基于智能优化算法的航空器试飞效率提升)[J].中国科技信息,2022(24):43-47
A类：
B类：
智能优化算法,航空器,试飞,ARJ21,支线,客机,C919,大飞机,相继问世,出井,井喷,早实,适航,取证,科目,停机,拥挤,保障人员,人员工作,工作负荷,运输效率,航班延误,加等,施为,格栅,GPS,数据特征,特征点,路径规划,划进,蚁群算法,划出,步长,learning,信息素,强化学习算法,规划性
AB值：
0.509132
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