基于神经网络预测模型的再入落点覆盖区快速计算方法

针对高超声速飞行器的再入落点覆盖区计算问题,提出了一种基于神经网络预测模型的快速计算方法。首先,在虚拟目标点法框架的基础上构建训练了快速预测覆盖区边界的神经网络模型,通过逼近给定再入条件下覆盖区边界横、纵程间存在的非线性关系实现对覆盖区边界的快速预测。然后,由快速预测得到的覆盖区边界对虚拟目标点法寻优参数的初值进行优化,使其分布在最优解附近以缩短对最优解的搜索时间。最后,进行了仿真验证。仿真结果表明,所提方法在保证最优性的前提下大幅提升了计算效率,具备良好的可行性与高效性。

设计制作Mig-29KT板电动像真模型飞机

一、前言 KT板电动模型飞机具有重量轻、成本低、工艺简单、耐摔易修复等优点，广受模友们青睐。目前，这类模型飞机在设计思路和性能特点上呈现出两种趋势：