【摘 要】
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在导弹设计研发的初始阶段,需要精确获取导弹不同气动外形对应的气动参数。然而,获取导弹气动参数的传统方法存在价格昂贵、过程耗时等缺陷。本文进行了基于神经网络的导弹气
【机 构】
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西北工业大学自动化学院; 中国空空导弹研究院; 航空制导武器航空科技重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61573289);航空科学基金项目(20170153002);陕西省自然科学基础研究计划项目(2019JM-042)
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在导弹设计研发的初始阶段,需要精确获取导弹不同气动外形对应的气动参数。然而,获取导弹气动参数的传统方法存在价格昂贵、过程耗时等缺陷。本文进行了基于神经网络的导弹气动参数预测研究,构建了利用思维进化算法优化的BP神经网络模型。建模结果表明,利用该方法进行导弹气动参数的预测是可行且有效的,在样本所确定的参数范围内,对导弹的气动参数拟合能力较强,具有较好的泛化能力。该项研究可以为气动建模提供新的思路,并为导弹设计阶段的气动性能分析提供参考。
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