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由于水下发射的特殊性和复杂性,传统的数据回归方法很难准确地预测潜射导弹冷发射过程中筒盖的最大压力值,因此,本文基于神经网络,结合遗传算法,提出并详细介绍了一种预测筒盖最大压力值的鲁棒算法。 相似文献
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硝胺固体推进剂燃烧性能计算的神经网络方法 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的燃烧模型致力于对固体推进剂燃烧的物理化学过程的数学描述,其发展往往受到对推进剂燃烧机理认识程度的限制,本文利用误差反转(BP)神经网络建模的方法建立了硝胺固体推进剂燃烧性能及其影响因素(硝胺含量、压强、硝胺重均粒径)的定量关系,而不考虑燃烧的具体过程,根据此定量关系对硝胺固体推进剂燃烧性能的计算表明,计算结果和实验值吻合得较好,这为推进剂配方的计算机辅助设计提供了一种新方法。 相似文献
946.
针对Sage Husa自适应滤波方法存在的窗函数开窗大小选择问题,提出一种基于BP神经网络学习估计系统协方差矩阵的自适应Kalman滤波算法。该算法以Kalman滤波预测残差向量作为网络输入,通过网络分段离线学习确定预测残差向量与预测残差协方差矩阵间的非线性关系,自适应地估计Kalman滤波系统协方差矩阵。将其应用到自主定轨系统,仿真结果表明利用本文算法自主定轨60天星座平均URE误差小于1.9米,且能够快速跟踪到系统噪声的突变,较Kalman滤波方法和Sage Husa自适应滤波方法具有更好的性能。 相似文献
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多星座组合导航自适应信息融合滤波算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对多星座卫星组合导航,提出了一种双重自适应联合卡尔曼滤波算法,采用描述机动载体运动的"当前"统计模型,首先建立一种基于载体加速度方差自适应的动态定位卡尔曼滤波模型,并分别对GPS,GLONASS和GALILEO系统设计相应的自适应子滤波器,然后采用有重置的联合自适应滤波器对各个子滤波器进行数据融合处理,各子滤波器的信息分配系数根据各卫星导航系统输出的几何精度因子(GDOP)进行自适应调节.通过对GPS/GLONASS/GALILEO多星座组合导航系统的仿真,分析对比了加权平均滤波、常规联合滤波和本文提出的双重自适应滤波.结果表明:该双重自适应算法有效提高了组合导航系统的精度和可靠性,能更好地适应于量测噪声不断变化的卫星组合导航系统. 相似文献