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题名不确定危险区规避神经网络多段式弹道规划方法
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作者
谢蕃葳
王旭刚
顾镇镇
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机构
南京理工大学能源与动力工程学院
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出处
《北京航空航天大学学报》
北大核心
2025年第10期3515-3523,共9页
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基金
中央高校基本科研业务费专项资金(30919011401)。
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文摘
基于最优控制的弹道规划方法可以最大程度地发挥出超远程滑翔制导炮弹的飞行能力,然而在面对不确定的战场环境时,这种数值方法耗时、不易收敛的缺点导致其难以在线应用。针对这一问题,提出一种深度神经网络弹道规划方法,利用深度神经网络的非线性映射能力近似伪谱法计算模型以减少弹载计算机的运算负荷。根据弹体和环境的多种随机状态,在3维空间内以多阶段高斯伪谱法(MGPM)基于连续性条件将准接触点连接起来,形成满足路径约束的射程最优弹道样本数据库;以最优弹道数据样本库为基础,深度神经网络离线学习弹体在不同状态下的最优动作,以此映射出最优弹道规划计算模型。仿真结果表明:所提方法可以在随机状态下快速生成近似最优轨迹,具有良好的实时性和鲁棒性,可适用于解决在线弹道规划问题。
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关键词
深度神经网络
超远程滑翔制导炮弹
在线弹道规划
多阶段高斯伪谱法
危险区规避
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Keywords
deep neural network
ultra-long-range glide-guided projectile
online trajectory planning
multi-stage Gaussian pseudospectral method
hazard zone avoidance
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分类号
TJ413.6
[兵器科学与技术—火炮、自动武器与弹药工程]
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