-
-
公开(公告)号：CN103558009B
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201310538856.X
申请日：2013-11-04
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01M10/00
Abstract: 一种超空泡航行体动力学特性分析的分段线性方法，其包括步骤1：建立超空泡航行体动力学模型；步骤2：对超空泡航行体动力学模型中非线性滑行力函数进行分段线性拟合，获得线性滑行力函数；步骤3：设定超空泡动力学模型参数；步骤4：采用分段线性滑行力Fp函数的超空泡动力学模型获得超空泡航行体的唯一平衡点，并在平衡点处将系统线性化处理，得到系统的雅可比矩阵，以及平衡点处特征方程，获得系统的特征值，判定系统的平衡点为不稳定鞍焦。本发明的方法采用滑行力函数的分段线性化简化了超空泡航行体的动力学模型，使得模型的平衡点位置和稳定性条件具有简洁的解析表达式，更加方便的分析超空泡航行体的动力学特性。
-
公开(公告)号：CN118964893A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411122120.9
申请日：2024-08-15
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明属于外弹道领域，具体涉及一种基于混沌鲸鱼优化算法的弹道风辨识方法。包括如下步骤：步骤(1)：建立有风条件下四自由度弹道方程；步骤(2)：基于极大似然准则，建立优化目标函数；步骤(3)：将混沌优化策略引入鲸鱼算法，利用混沌鲸鱼优化算法求解步骤(2)中的目标函数，得到弹道风最优解，即实现弹道风辨识。本发明从弹道学角度出发，基于极大似然准则提出了辨识弹道风的目标函数，并且将混沌优化策略引入鲸鱼算法，利用混沌鲸鱼优化算法求解目标函数，实现弹道风辨识；本发明的方法辨识精度高，成本低，更适用于火炮作战使用。
-
公开(公告)号：CN103558009A
公开(公告)日：2014-02-05
申请号：CN201310538856.X
申请日：2013-11-04
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01M10/00
Abstract: 一种超空泡航行体动力学特性分析的分段线性方法，其包括步骤1：建立超空泡航行体动力学模型；步骤2：对超空泡航行体动力学模型中非线性滑行力函数进行分段线性拟合，获得线性滑行力函数；步骤3：设定超空泡动力学模型参数；步骤4：采用分段线性滑行力Fp函数的超空泡动力学模型获得超空泡航行体的唯一平衡点，并在在平衡点处将系统线性化处理，得到系统的雅可比矩阵，以及平衡点处特征方程，获得系统的特征值，判定系统的平衡点为不稳定鞍焦。本发明的方法采用滑行力函数的分段线性化简化了超空泡航行体的动力学模型，使得模型的平衡点位置和稳定性条件具有简洁的解析表达式，更加方便的分析超空泡航行体的动力学特性。
-
公开(公告)号：CN110986926B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN201911234218.2
申请日：2019-12-05
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于地磁要素的飞行弹体旋转姿态测量方法，包括以下步骤：1)根据Bz的数学特性解决By的多值问题：2)求出基准角φ0；3)求出滚动角φi；4)根据By的正负取值解决俯仰角θ多值问题：5)迭代修正跟踪偏航角ψ。本发明能有效解决3轴磁阻传感器方案不能实现飞行弹体的滚转角，偏向角和俯仰角进行独立求解的缺陷等问题。本发明的研制成功将为研制高精度磁测制导武器打下坚实的基础。
-
Patent Agency Ranking
-
公开(公告)号：CN106644382A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611223713.X
申请日：2016-12-27
Applicant: 南京理工大学
CPC classification number: G01M10/00 , G06F17/5036
Abstract: 本发明公开了一种基于多稳态分析的超空泡航行体运动轨迹规划方法，步骤1，建立超空泡航行体四维动力学模型；步骤2，通过二维分岔分析确定航行体的运动中存在多稳态现象的参数区域；步骤3，采用Lyapunov指数谱及相轨图等多稳态分析方法确定多稳态现象的类型；步骤4，运用吸引域得到超空泡航行体的运动轨迹与航行体初始位置、初始垂直速度、初始俯仰角及俯仰角速度的关系；步骤5，仿真验证航行体的运动轨迹。本发明采用多稳态分析的方法规划了航行体的运动轨迹，明确了航行体的运动状态与初始条件的关系，为分析超空泡航行体的运动特性提供了新的途径。
-
公开(公告)号：CN118917205A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411091917.7
申请日：2024-08-09
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/044 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F18/25 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明为一种多信息源融合的弹道风辨识方法。包括如下步骤：(1)利用热成风公式构建风场模型Ⅰ；(2)利用SPSS分析历史数据，构建风场模型Ⅱ；(3)利用数据驱动方式，基于极限学习机ELM构建风场模型Ⅲ；(4)将通过步骤(1)～步骤(3)的风场模型得到的风向、风速数据以及真实风向、风速作为新数据集，进行归一化预处理后，转入步骤(5)；(5)根据Stacking思想，利用递归神经网络Elman学习步骤(4)预处理后的多信息源数据，建立最终风场模型，辨识弹道风。本发明成本低，采用多模型集成的方式能够有效规避历史数据中的噪声对辨识精度的影响，所获得的气象风数据在时间域、空间域上更适用于火炮作战。
-
公开(公告)号：CN118261035A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410307335.1
申请日：2024-03-18
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/044 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于弹箭气动力参数辨识领域，具体为一种基于Elman递归神经网络的有控弹箭气动参数辨识方法。包括如下步骤：(1)建立有控滑翔弹纵向平面内运动模型；(2)根据模型与样本数据，构建Elman神经网络模型：确定Elman神经网络模型的输入层节点数、隐含层神经元个数、激活函数、以及输出层节点数；(3)确定Elman神经网络模型的隐含层、承接层、输出层的连接权值，根据滑翔弹的实际情况，调整神经网络结构，求解误差函数，更新网络权值；(4)将样本数据输入进行训练与测试，实现有控弹箭的气动参数辨识。本发明创新性提出一种使用Elman递归神经网络应用于滑翔制导炮弹在有控飞行阶段的气动力参数辨识，为有控弹箭的气动力参数辨识提供一种新的方法。
-
公开(公告)号：CN110986926A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911234218.2
申请日：2019-12-05
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于地磁要素的飞行弹体旋转姿态测量方法，包括以下步骤：1)根据Bz的数学特性解决By的多值问题：2)求出基准角φ0；3)求出滚动角φi；4)根据By的正负取值解决俯仰角θ多值问题：5)迭代修正跟踪偏航角ψ。本发明能有效解决3轴磁阻传感器方案不能实现飞行弹体的滚转角，偏向角和俯仰角进行独立求解的缺陷等问题。本发明的研制成功将为研制高精度磁测制导武器打下坚实的基础。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
12
records
(took 0.021 seconds)
