基于BP神经网络的有控炸弹攻击区拟合分析

针对目前用传统的线性回归等方法拟合有控炸弹攻击点所存在的问题,文中提出了采用BP神经网络算法对某有控炸弹的攻击点进行拟合的新方法。该方法可以用Matlab仿真软件实现,其拟合效果直观。有控炸弹攻击点与攻击条件可以通过神经网络的阈值和权值来表现。通过实例说明了应用BP神经网络进行有控炸弹攻击区拟合,不但具有算法可行性好、拟合精度高、速度快,而且运算简单,在实战中很有参考价值和工程实用价值。

考虑各种随机干扰源有控炸弹攻击区及弹道仿真研究

文中基于有控炸弹气动力特性与动力学模型、制导律与控制系统的飞行仿真模型,以及各种随机干扰源模型等,在不同的释放条件下,通过各种随机干扰源的不同组合,计算了大量的可攻击区。利用C++与Matlab飞行仿真软件,较为直观地比较了各种随机干扰源情况下的有控炸弹可攻击区及相应的6-D飞行轨迹。大量的数据表明随机干扰源中风场对有控炸弹的可攻击区的形状及大小影响较大,改变了该弹的可攻击区的形状及大小。因此,风场是影响有控炸弹命中率与可攻击区的重要因素。