【摘 要】
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为提高机动发射高超声速飞行器助推段弹道计算速度和精度,提出一种联合BP神经网络和Levenberg-Marquardt（L-M）算法实现弹道精确快速计算的方法。首先综合考虑各项约束条件设计
【基金项目】
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国家自然科学基金(61374054)
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为提高机动发射高超声速飞行器助推段弹道计算速度和精度,提出一种联合BP神经网络和Levenberg-Marquardt（L-M）算法实现弹道精确快速计算的方法。首先综合考虑各项约束条件设计了助推段飞行程序和弹道优化模型;其次采用BP神经网络方法推导了发射点及终端入轨点状态量与弹道参数的映射关系;最后建立了基于BP神经网络和L-M算法的联合数值寻优计算模型,并采用联合算法对高超声速飞行器助推段弹道进行优化计算。仿真结果表明,基于BP神经网络和L-M方法的联合算法能够快速和高精度地完成机动条件下的高超声速飞行
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