一种机理联合PSO前馈神经网络优化的飞行器建模方法

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一种机理联合PSO前馈神经网络优化的飞行器建模方法
申请号:CN202510009261
申请日期:2025-01-03
公开号:CN119808583A
公开日期:2025-04-11
类型:发明专利
摘要
一种机理联合PSO前馈神经网络优化的飞行器建模方法,所述方法包含以下步骤:通过建立飞行器刚体模型和弹体模型,构建飞行器动力学机理模型;使用PSO前馈神经网络,采用机理嵌入神经网络的方法,利用飞行数据中蕴含的丰富信息,将所述飞行器动力学机理模型嵌入所述PSO前馈神经网络,依据输入特征不断训练不同情况下机理值与实际值的差值,得到神经网络残差补偿模型;将神经网络残差补偿模型加入到所述飞行器动力学机理模型,得到优化后的变构型飞行器模型。本发明能实现不同环境、目标下不同构型的精确建模,尤其是对变构型飞行器进行建模。
技术关键词
前馈神经网络 飞行器建模方法 飞行器动力学 飞行器模型 力矩 机体 机翼 横轴转动惯量 粒子 数据训练神经网络 弹体 网络性能评估 压强 飞行器前体 损失函数设计 构型 受力 损失函数优化 误差
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