發(fā)布時(shí)間：2024-02-02 18:09

　　彈道修正彈是性價(jià)比較高的彈藥,在當(dāng)今乃至未來(lái)戰(zhàn)爭(zhēng)都將扮演重要的角色。彈道修正是彈道修正彈實(shí)現(xiàn)精確打擊的關(guān)鍵技術(shù),而快速精確地預(yù)報(bào)彈丸落點(diǎn)是其核心技術(shù)之一。因此,本文對(duì)彈道落點(diǎn)快速準(zhǔn)確預(yù)報(bào)方法進(jìn)行了研究,提出了幾種落點(diǎn)預(yù)報(bào)方法。1)提出了基于線性彈道的彈丸落點(diǎn)預(yù)報(bào)方法。針對(duì)線性彈道模型,在合理的假設(shè)下,將彈丸圓周運(yùn)動(dòng)方程組視為線性定常系統(tǒng),利用線性定常系統(tǒng)狀態(tài)方程的解表示彈丸的側(cè)向速度和側(cè)向角速度的解析式,使用梯形近似法對(duì)俯仰角、偏航角、射程和橫偏的微分方程進(jìn)行了簡(jiǎn)化處理,得到了線性彈道方程的解析解。對(duì)無(wú)量綱弧長(zhǎng)進(jìn)行預(yù)估,結(jié)合線性彈道的解析解來(lái)預(yù)報(bào)彈丸落點(diǎn)。仿真預(yù)測(cè)結(jié)果表明,該方法對(duì)射程預(yù)報(bào)的精度不理想,且對(duì)橫偏的預(yù)測(cè)誤差相對(duì)較小,并對(duì)產(chǎn)生的原因進(jìn)行了分析,提出了幾種改進(jìn)方法。在落點(diǎn)預(yù)報(bào)時(shí)間上,提出了由地面計(jì)算機(jī)解算彈丸的圓周運(yùn)動(dòng)方程組、俯仰角、偏航角的解析式以及剩余無(wú)量綱弧長(zhǎng),并由彈載計(jì)算機(jī)解算彈丸射程和橫偏解析式的方案。該方案預(yù)報(bào)落點(diǎn)的時(shí)間約為0.3564ms,相比于全部由彈載計(jì)算機(jī)解算線性彈道解析解和無(wú)量綱弧長(zhǎng)的方案,預(yù)報(bào)時(shí)間減少了一個(gè)數(shù)量級(jí)。與數(shù)值積分法相比,預(yù)報(bào)落點(diǎn)的時(shí)間減少了...

【文章頁(yè)數(shù)】：92 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
主要符號(hào)及縮略語(yǔ)表
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.1 彈道修正技術(shù)
        1.2.2 彈道預(yù)報(bào)方法
    1.3 本文的主要內(nèi)容及安排
2 飛行動(dòng)力學(xué)建模
    2.1 坐標(biāo)系的定義及轉(zhuǎn)換
        2.1.1 坐標(biāo)系的定義
        2.1.2 坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換
    2.2 六自由度剛體彈道數(shù)學(xué)模型
    2.3 本章小結(jié)
3 基于線性彈道的彈丸落點(diǎn)預(yù)報(bào)方法研究
    3.1 線性彈道模型
        3.1.1 線性化假設(shè)
        3.1.2 線性彈道方程
    3.2 線性化彈道落點(diǎn)預(yù)報(bào)模型
        3.2.1 彈丸落點(diǎn)預(yù)報(bào)的解析式
        3.2.2 落點(diǎn)預(yù)報(bào)方法研究
    3.3 仿真分析
    3.4 本章小結(jié)
4 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的彈丸落點(diǎn)預(yù)報(bào)方法研究
    4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論
    4.2 彈丸落點(diǎn)預(yù)報(bào)的非線性數(shù)學(xué)模型
    4.3 基于BP網(wǎng)絡(luò)的落點(diǎn)預(yù)報(bào)方法
        4.3.1 基于梯度下降法的BP網(wǎng)絡(luò)落點(diǎn)預(yù)報(bào)方法
        4.3.2 基于改進(jìn)型BP網(wǎng)絡(luò)的落點(diǎn)預(yù)報(bào)方法
    4.4 本章小結(jié)
5 基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的彈丸落點(diǎn)預(yù)報(bào)方法研究
    5.1 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論
    5.2 插值型RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的落點(diǎn)預(yù)報(bào)方法
        5.2.1 彈丸落點(diǎn)預(yù)報(bào)模型
        5.2.2 仿真驗(yàn)證
    5.3 基于改進(jìn)型RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的彈丸落點(diǎn)預(yù)報(bào)方法研究
        5.3.1 改進(jìn)型RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)落點(diǎn)預(yù)報(bào)原理
        5.3.2 仿真分析
    5.4 本章小結(jié)
6 基于廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的彈丸落點(diǎn)預(yù)報(bào)方法研究
    6.1 廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
    6.2 基于GRNN網(wǎng)絡(luò)的彈丸落點(diǎn)預(yù)報(bào)方法研究
    6.3 基于粒子群優(yōu)化GRNN的彈丸落點(diǎn)預(yù)報(bào)方法研究
        6.3.1 粒子群優(yōu)化算法的基本原理
        6.3.2 基于PSO算法的GRNN網(wǎng)絡(luò)的彈丸落點(diǎn)預(yù)報(bào)方法
    6.4 本章小結(jié)
7 基于高維插值的末修彈落點(diǎn)預(yù)報(bào)方法研究
    7.1 落點(diǎn)預(yù)報(bào)方法及濾波介紹
        7.1.1 末修彈落點(diǎn)預(yù)報(bào)的方法
        7.1.2 基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的彈道參數(shù)辨識(shí)
    7.2 落點(diǎn)預(yù)報(bào)
        7.2.1 高維插值法
        7.2.2 基于高維插值法的末修彈落點(diǎn)預(yù)報(bào)
    7.3 仿真與分析
        7.3.1 落點(diǎn)預(yù)報(bào)仿真
        7.3.2 落點(diǎn)預(yù)報(bào)仿真結(jié)果分析
        7.3.3 進(jìn)一步驗(yàn)證預(yù)報(bào)精度
        7.3.4 落點(diǎn)預(yù)報(bào)快速性分析
    7.4 本章小結(jié)
8 工作總結(jié)與展望
    8.1 工作總結(jié)
    8.2 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)
    8.3 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及所取得的研究成果
致謝



本文編號(hào)：3892940