基于排序的自适应遗传算法航空炸弹弹道拟合方法

提出了一种基于排序的自适应遗传算法的航空炸弹弹道的拟合方法。该方法在简单遗传算法的基础上,将每一代染色体的适应度排序,并添加了交叉率和变异率的自适应控制函数,既克服了简单遗传算法收敛速度慢,稳定性差的缺点,又改善了函数优化效果。算法应用于某型航空炸弹的弹道数据拟合,仿真结果表明,该算法的拟合精度高,拟合模型优化效果良好。

激光制导炸弹弹道拟合模型与算法

由于激光制导炸弹的弹道受控,其弹道复杂,采用传统炸弹弹道的拟合方法达不到精度要求。从抛物运动的角度提出了两种对激光制导炸弹弹道拟合的方法。第一种方法对一般的抛物运动标准解引入修正项实现对激光制导炸弹弹道的拟合。第二种方法对激光制导炸弹的攻击运动过程进行分析,然后,引入加速度修正项对激光制导炸弹弹道进行拟合。通过大量的仿真表明这两种方法的拟合精度均很高。相比较而言,第二种方法精度更高。

炸弹弹道落点参数拟合算法

针对很宽大范围抛射条件下炸弹的标准弹道系数库,提出了炸弹弹道落点参数的一种组合拟合算法。该组合拟合算法由二元插值法与神经网络法组成。首先,采用BP神经网络对炸弹弹道落点进行离线拟合,由于抛射条件范围很宽大造成了一定的拟合误差;然后,利用二元插值实时在线修正神经网络拟合所产生的计算误差。采用此组合算法对某种型号航空炸弹的弹道落点进行实时在线运算测试,通过测试实例说明,应用此组合算法进行弹道落点在线实时运算不但实时在线特性良好、拟合精度高,而且具有运算简单、结果可靠的特性。