主题：【原创】关于四代 -- 晨枫
- 复 【原创】关于四代
家园 现在 现在整个的人才梯队是很完善的，从学生到熟悉过程增加经验再到独挡一面的设计者。近些年来国防系统科研工作相对来说是一个相当成功的封闭系统，怎么样把这个经验扩大整个科研方面是很重要的，比如说人才培养方面，当初歼10表彰的时候，30个人中13都是nwpu毕业，包括几个总师。。。
- 复 【原创】关于四代
家园 【讨论】J20与美国X36的关系 去年的一篇分析文章，很多内容现在看都是对的。
http://lt.cjdby.net/thread-662993-1-1.html
值得说明的是，升力体边条翼鸭式布局很早就出现了，美帝70年代NASA有个高机动技术验证机（HIMAT）的17A方案就是采用此布局，但限于当时的气动和控制水平宣告失败。1997年5月美帝NASA和波音联合研制的X36鸭式布局验证机首飞，该机采用升力体鸭式布局，隐身技术及其与飞行敏捷性的配合是其技术验证重点之一；它代表了美帝90年代中期对鸭式布局的研究水平，考虑到611所一贯紧跟美帝步伐的作风和自身的主要研究方向，对X36的分析研究将会在很大程度上影响我国的四代设计。目前美帝最先进技术的飞控不是F35的，也不是F22的，而是X36的。X36的自适应电传基于神经网络动态重构技术，具备快速学习和响应标准能力，这项技术最初是为了提高飞机控制系统的抗损性，后来逐步过度到对复杂运动状态的研究上，将特定时段内复杂运动状态下舵面效率的损失认为是该时刻下舵面残损的一种形式。而在以往的传统型号中，包括F22，只能通过精心的编写控制率来达到近似于一定程度智能化重构的水平。询问过老大后得知，国内对自适应电传的水平还停留在非常初级的理论阶段（老大原话难听，不照搬了），国内的四代不太可能用上这个技术，只能是延续歼-10的思路，通过对气动的深刻把握精心编写各状态下的各种控制模式，实现对战斗机优秀的控制能力。家园 突然想到一个问题 “X36的自适应电传基于神经网络动态重构技术，具备快速学习和响应标准能力”
神经网络是经验模型，这东西就是一个glorified回归模型，模型结构古怪一点而已，如何快速学习呢？最后还是要根据各种scenario来训练，超出scenario的情况依然两眼一抹黑。神经网络的外推能力特别差，所以对于scenario之外的情况适应起来更糟。这一段到底该怎么理解？
- 复 突然想到一个问题
家园 神经网络的外推能力特别差 那里有啥外推能力。实现得穷尽一切可能的新拉里奥穷，建立一个数据库。然后在这个数据环境里学习。然后才可以识别实际的环境。NN一个很不好的特点是number dependent...
家园 same thought here 家园 One likely answer The numerical environment for maintaining aircraft is not complicated, but it is quite irregular. So general deterministic optimization method cannot function well. Therefore, NN might be the best choice for the time being.
- 复 突然想到一个问题
家园 美帝“智能飞行控制系统”进展 http://dtrs.dfrc.nasa.gov/archive/00000461/01/213669.pdf
美帝工程上的试验情况，据描述进展应该不是特别大，目前也应该不到成熟阶段。所以国内对美帝应该看得还是太神，当然料敌从严紧迫感强，也不是一件坏事。
Figure 2 shows the Gen 2 IFCS architecture. Gen 2 uses a direct adaptive control algorithm and has model inverse control with feedback error regulation and neural network augmentation. The underlying control scheme was developed by Dr. Anthony Calise and Byoung S. Kim of the Georgia Institute of Technology.2 NASA Ames Research Center implemented this control scheme in their Advanced Concepts Flight Simulator3 and performed extensive piloted evaluations for three different types of vehicles — a large transport aircraft, the NASA Dryden F-15 aircraft, and an uninhabited aerial vehicle (UAV).4http://www.aa.washington.edu/research/afsl/publications/rysdyk1998adaptiveNN.pdf
理论上的突破和保证。李亚普诺夫，闭环稳定性，这些都是数学和力学上的功底了。
Many of the results in adaptive control are derived from Lyapunov stability theory [14]. Although adaptive control has a long history, it did not gain favor until 1980, when important results guaranteeing closed-loop stability were obtained [15].
本帖一共被 1 帖 引用 (帖内工具实现)家园 哈，看来还是老套路 线性自适应加NN gain augmentation，化工上的非线性控制也是这个套路，已经商品化了。model inverse control是彻底的线性模型控制。哈，这个套路说穿了就是前馈加反馈补偿加NN gain scheduling，不过跳不出局部线性化的路子，也就是说，预测-反馈的预测部分不能预测太远，滞后补偿的滞后项不能太大。呃，歪楼了。
李亚普诺夫用于自适应是60年代就开始的事情了，线性系统的模型参考自适应的稳定性分析用的就是这个。