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作者：王冠;安帅斌;刘泓麟;刘凯;
单位：大连理工大学力学与航空航天学院;辽宁省空天飞行器前沿技术重点实验室;大连理工大学工业装备结构分析优化与CAE软件全国重点实验室;
摘要：吸气式高超声速飞行器具有复杂的气动特性与多变的飞行环境，传统控制方法难以满足日益增长的高精度、强适应性的需求。人工智能（AI）凭借其强大的数据处理与自主学习能力，为飞行器控制提供了新的思路。聚焦AI驱动的吸气式高超声速飞行器控制技术的研究进展，从动力学建模和动力学特性分析入手，总结吸气式高超声速飞行器控制系统设计的特点和难点。基于模型和无模型两个角度，分析AI技术在其控制设计中的应用现状。重点归纳深度学习、强化学习等AI技术与飞行器控制系统的融合方法，讨论当前AI驱动飞行控制方法在工程应用中存在的关键问题。结合吸气式高超声速飞行器的鲁棒性、自适应性和智能化目标，展望了未来AI驱动的飞行控制方法发展前景。
关键词：吸气式高超声速飞行器;;飞行控制;;人工智能;;动力学建模;;机器学习;;智能控制
基金资助：国家自然科学基金(U2141229);; 国防基础科研计划(JCKY2022110C019);; 装备预研教育部联合基金(8091B032223);; 中央高校基本科研业务费资助(DUT24RC(3)067)
