基于动态贝叶斯网络和模糊灰度理论的飞行训练评估
2021-10-21刘浩王昊孟光磊吴昊周铭哲
航空学报 2021年8期
刘浩,王昊,孟光磊,吴昊,周铭哲
1. 航空工业沈阳飞机设计研究所,沈阳 110035
2. 沈阳航空航天大学 自动化学院,沈阳 110136
随着现代信息化装备的快速发展,空中军事力量的地位和其在综合国力中展现的作用越来越大。在现代空战过程中,战斗机常采用机动动作进行进攻或规避,飞行员执行机动动作的能力将直接影响空战结果。因此,对飞行员执行机动动作的能力的训练是非常有意义的。对飞行训练进行客观、系统和全面的评估不仅可以准确高效地找到飞行员急需提高的科目,有针对性的提升飞行员的飞行水平和作战能力,还可以降低训练成本、提高训练效率。由此可见,深入分析战斗机飞行训练评估问题具有重要的军事价值和实际意义。
目前,学者们提出了多种战斗机飞行训练评估方法,主要有:专家系统[1]、层次分析[2]、序关系分析[3]、模糊理论[4-8]、神经网络[9-12]等。文献[1]依据训练大纲及飞行数据,采用专家系统评价法对飞行训练进行评估,该系统能够对评定的成绩进行管理、保存、编辑、统计以及打印,操作方便,可快速准确地完成飞行训练成绩评定;文献[2]在遵循真实性原则的前提下设计了评估指标体系结构,并在此基础上开展了基于层次分析法的飞机模拟训练评估;文献[3]结合飞行员经验及相关评价准则,确定了不同飞行阶段下的飞行品质评估指标及指标对应的权重,从而对飞行参数成绩进行加权,基于序关系分析法建立了飞行训练成绩评估数学模型,实现了对飞行品质的评分;……
登录APP查看全文
