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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于飞行器燃油经济性的翼面后掠角变形优化方法、电子设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119740324B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411937778.5，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权基于飞行器燃油经济性的翼面后掠角变形优化方法、电子设备及存储介质是由鄂斌;李勋;李岳;王小刚;王宁宇;王志诚设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于飞行器燃油经济性的翼面后掠角变形优化方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：基于飞行器燃油经济性的翼面后掠角变形优化方法、电子设备及存储介质，属于航空航天工程技术领域。为实现通过智能决策最佳翼面后掠角以提升航程，本发明构建智能体网络，包括演员网络、评论家网络，其中演员网络的输入为状态，输出为动作；设置高超声速飞行器的初始环境，定义高超声速飞行器对应的状态包括飞行高度、速度、航程和质量，定义高超声速飞行器对应的动作为翼面后掠角，定义高超声速飞行器对应的奖励为燃油消耗及其影响关系；利用成功样本回放方法改进的DDPG算法，对得到的基于高超声速飞行器的演员网络、评论家网络进行训练，得到基于飞行器燃油经济性的翼面后掠角变形优化模型；进行飞行条件下的翼面后掠角优化决策。

本发明授权基于飞行器燃油经济性的翼面后掠角变形优化方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于飞行器燃油经济性的翼面后掠角变形优化方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.网络设计：构建智能体网络，包括演员网络、评论家网络，其中演员网络的输入为状态，输出为动作； S2.环境设计：设置高超声速飞行器的初始环境，定义高超声速飞行器对应的状态包括飞行高度、速度、航程和质量，定义高超声速飞行器对应的动作为翼面后掠角，定义高超声速飞行器对应的奖励为燃油消耗及其影响关系； 步骤S2的具体实现方法包括如下步骤： S2.1.设置高超声速飞行器的初始环境； S2.2.定义高超声速飞行器对应的状态； S2.3.定义燃油消耗主要受以下因素影响：飞行高度h影响大气密度和气动阻力，速度v影响动力需求和气动阻力，翼面后掠角Λ影响飞行器的气动特性，包括升力和阻力； S2.4.通过目标状态，计算状态转移F给出目标状态s'＝Fs,a的递推关系，其中a为动作，s为状态； S3.将步骤S2设计的环境输入到步骤S1设计的网络中，得到基于高超声速飞行器的演员网络、评论家网络，经过交互训练收集经验值，然后利用成功样本回放方法改进的DDPG算法，利用收集的经验对得到的基于高超声速飞行器的演员网络、评论家网络进行训练，得到基于飞行器燃油经济性的翼面后掠角变形优化模型； 步骤S3的具体实现方法包括如下步骤： S3.1.收集经验值：在环境中执行动作，存储每一步的转换s,a,r,s′到经验回放缓冲区； S3.2.设置成功样本回放方法改进的DDPG算法： 在回放缓冲区中，假设智能体在某次尝试中在燃油即将耗尽前达到状态s*，设置状态s*作为新的目标g'＝s*，重新计算奖励，而新的目标是达到状态s*，设定新奖励rHER为距离目标状态的负指数； S3.3.从经验回放缓冲区进行采样，随机抽取采样用于训练网络，得到训练数据集； S3.4.基于步骤S3.3得到的训练数据集训练评论家网络，使用采样的S中的每个s,g,a,r,s′,g′，计算当前评论家网络Cs,a，使用目标评论家网络C′和目标演员网络计算目标最优问题的值Q′； S3.5.利用更新后的评论家网络，得到最优问题的值Q＝Cs,a，定义演员网络的指标为J＝∑r，对J关于演员网络的权值θπ求梯度； S3.6.通过软更新方法更新目标演员和评论家网络的权值； S4.将步骤S3得到的基于飞行器燃油经济性的翼面后掠角变形优化模型装定到高超声速飞行器计算机上，进行飞行条件下的翼面后掠角优化决策。

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