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龙图腾网获悉西安索格亚航空科技有限公司申请的专利一种智能化飞机转弯调控系统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：CN119558177B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202411564341.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种智能化飞机转弯调控系统是由郭彬;刘成茂;张欢设计研发完成，并于2024-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能化飞机转弯调控系统在说明书摘要公布了：本发明属于航空飞行控制技术领域，具体公开了一种智能化飞机转弯调控系统，包括：数据采集与预处理模块，对飞行数据进行收集，并对收集的飞行数据进行预处理；DQN智能优化模块，基于飞机状态s输出最佳转弯动作a以实现最优转弯策略；将所述DQN智能优化模块导入机载设备，DQN智能优化模块调整飞机的控制参数，控制飞机完成转弯动作。本发明利用DeepQ‑NetworkDQN深度强化学习算法建立一个实时优化模型，该模型能依据飞机当前状态参数、环境因素以及航线规划目标等多元信息，自适应地计算最优转弯角度、坡度和转弯率，实现了飞机在复杂环境下更安全、高效的自主转弯操作。

本发明授权一种智能化飞机转弯调控系统在权利要求书中公布了：1.一种智能化飞机转弯调控系统，其特征在于，包括：数据采集、预处理模块和DQN智能优化模块； 所述数据采集，对实际飞行记录、模拟器仿真或风洞实验中的飞行数据进行收集；所述飞行数据包括不同速度、高度、重量分布、气象条件下的飞行性能参数以及对应的转弯操作细节； 所述预处理模块与所述数据采集连接，对收集的所述飞行数据进行预处理； 所述DQN智能优化模块与所述预处理模块连接，利用深度学习模型基于预处理的所述飞行数据，获取飞机状态s，并基于飞机状态s输出最佳转弯动作a以获取最优转弯策略； 所述DQN智能优化模块包括： DeepQ-Network模型，用于调整飞机的控制参数，控制飞机完成转弯动作； 环境定义单元，用于定义飞行环境状态，并将飞行环境状态量化、离散化为一个有限的状态空间S；S={s_1,s_2,...,s_n}，其中s_n表示t时刻的状态；以及定义动作空间A；A={a_1,a_2,...,a_m}，其中a_m表示t时刻采取的动作； 所述飞行环境包括飞机状态和可执行动作； 奖励函数单元，用于构建奖励函数Rs,a,s'，基于所述奖励函数Rs,a,s'衡量在状态s下执行动作a后达到新状态s'的效果； Q值函数单元，用于获取在状态s时，动作a的价值评估Qs,a； 经验回放缓冲单元，用于存储大量的经历数据s,a,r,s'，其中s是当前状态，a是采取的动作，r是收到的即时奖励，s'是执行动作后的下一个状态； 所述Q值函数单元通过深度神经网络作为Q值函数的近似器，所述深度神经网络输入是状态s，输出是在状态s下的动作a的价值评估Qs,a； 所述深度神经网络的网络架构采用多层感知机，所述深度神经网络的最后一层对应每个动作的价值评估Qs,a。

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