弹道与气动力技术

基于神经网络的弹道曲线快速拟合方法

  • 董雄风 ,
  • 刘新学 ,
  • 王大彤 ,
  • 孟少飞
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  • 第二炮兵工程大学,西安 710025

董雄风(1990-),男,安徽安庆人,硕士研究生,研究方向:飞行器设计。

收稿日期: 2013-05-19

  网络出版日期: 2025-05-30

An Effective Trajectory Fitting Method Based on NN

  • DONG Xiongfeng ,
  • LIU Xinxue ,
  • WANG Datong ,
  • MENG Shaofei
Expand
  • The Second Artillery Engineering University, Xi'an 710025, China

Received date: 2013-05-19

  Online published: 2025-05-30

摘要

大规模弹道仿真时运用传统的诸元解算方法计算量大且耗时久,难以满足作战快速响应的需求。文中通过构建弹道曲线的主要影响因素与时间的方程,研究方程系数与发射参数之间的关系,提出了基于BP神经网络算法快速拟合方程系数的方法,从而快速拟合出弹道曲线。经试验仿真,该方法在进行多条弹道解算时比传统诸元计算方法快速高效,可适应于大规模弹道仿真。

本文引用格式

董雄风 , 刘新学 , 王大彤 , 孟少飞 . 基于神经网络的弹道曲线快速拟合方法[J]. 弹箭与制导学报, 2014 , 34(2) : 135 -138 . DOI: 10.15892/j.cnki.djzdxb.2014.02.036

Abstract

As for large-scale ballistic simulation, traditional data solution costs much time and calculation, can hardly satisfy the requirement of fast operation response. In this article, an effective curve coefficient fitting method was put forward based on BP NN via constructing equation of main factors of ballistic curve and time, studying the relationship between equation coefficient and launching parameter, the missile curve was fit quickly. The simulation result shows that this method is more effective than the method of traditional data solution for calculating multiple trajectories.

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