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王 晓芳
宇航学院
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2002
2024
每年的科研成果
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科研成果
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相似学者
(1)
个人简介
个人简介
所在学科:航空宇航科学与技术
联系电话:010-68912408
通讯地址:北京市海淀区中关村南大街5号/n职 称:副教授
邮 箱:wangxf@bit.edu.cn
邮 编:100081
研究领域和方向
1、 多飞行器协同制导与控制
2、飞行力学
3、飞行器总体设计
教育背景
2003年9月-2006年7月,在北京理工大学获得飞行器设计与工程专业博士学位
2000年9月-2003年4月,在北京理工大学获得飞行器设计与工程专业硕士学位
1996年9月-2000年7月,在北京理工大学获得飞行器制导及控制专业学士学位
工作履历
2006年7月-2010年6月,北京理工大学宇航学院,讲师
2010年7月-至今,北京理工大学宇航学院,副教授
2013年3月-2014年2月,英国曼彻斯特大学,访问学者
研究成果
1、主编教材获北京市优秀本科教材奖
2、 获北京理工大学第十四届优秀教育教学成果奖一等奖
3、获北京理工大学第六届青年教师教学基本功比赛二等奖
4、 获北京理工大学优秀科技成果奖三等奖
指纹图谱
深入其中 Xiaofang Wang 为活跃的研究主题。这些主题标签来自此人的成果。它们共同形成唯一的指纹。
1
相似简介
Simulation Result
Engineering
100%
Cooperative
Engineering
57%
Impact Angle
Engineering
47%
Cooperative Guidance
Engineering
38%
Energy Engineering
Engineering
24%
Control Law
Engineering
20%
Motion Model
Engineering
19%
Relative Motion
Engineering
16%
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科研成果
每年的科研成果
2002
2002
2006
2008
2009
2010
2012
2014
2015
2017
2018
2019
2020
2023
2024
2024
29
文章
9
会议稿件
每年的科研成果
每年的科研成果
基于预设性能的欠驱动飞行器横侧向通道控制方法
Wang, X.
& Xu, J.,
31 8月 2024
,
在:
Binggong Xuebao/Acta Armamentarii.
45
,
8
,
页码 2749-2760
12 页码
科研成果
:
期刊稿件
›
文章
›
同行评审
Rotor Circuit
100%
一种结合 MADDPG 和对比学习的无人机追逃博弈方法
Wang, R. &
Wang, X.
,
2月 2024
,
在:
Yuhang Xuebao/Journal of Astronautics.
45
,
2
,
页码 262-272
11 页码
科研成果
:
期刊稿件
›
文章
›
同行评审
Unmanned Aerial Vehicle
100%
Pursuit-Evasion Game
100%
Nash Equilibrium
66%
Learning Algorithm
66%
Simulation Result
33%
导弹摆脱距离可控的最优突防制导律
Yu, X.,
Wang, X.
&
Lin, H.
,
7月 2023
,
在:
Yuhang Xuebao/Journal of Astronautics.
44
,
7
,
页码 1053-1063
11 页码
科研成果
:
期刊稿件
›
文章
›
同行评审
Energy Engineering
100%
Key Parameter
100%
Optimal Control
100%
Dimensional Space
100%
Assuming
50%
1
引用 (Scopus)
基于 Q 学习的多无人机协同航迹规划方法
Yin, Y.,
Wang, X.
& Zhou, J.,
2月 2023
,
在:
Binggong Xuebao/Acta Armamentarii.
44
,
2
,
页码 484-495
12 页码
科研成果
:
期刊稿件
›
文章
›
同行评审
path planning method
100%
Unmanned Aerial Vehicle
100%
Q-Learning
100%
Cooperative
100%
Path Planning
100%
5
引用 (Scopus)
一种深度强化学习与模仿学习结合的突防策略
Wang, X.
& Gu, K.,
6月 2023
,
在:
Yuhang Xuebao/Journal of Astronautics.
44
,
6
,
页码 914-925
12 页码
科研成果
:
期刊稿件
›
文章
›
同行评审
Reinforcement Learning
100%
Fighter Aircraft
100%
Simulation Result
14%
Late Stage
14%
Early Stage
14%
5
引用 (Scopus)