再入体气动参数的神经网络辨识方法

• 作者: 史连艳 姚志敏 宋文渊
• 来源期刊: 战术导弹技术
• 学科: 航空航天
• 关键词: 再入体 气动参数 神经网络 系统辨识
• 年，卷（期）: 2001,（1）
• 所属期刊栏目: 总体技术
• 页码范围: 1-4,16
• 页数: 5页
• 分类号: V412.4+4
• 字数: 2203字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-1300.2001.01.001

摘要

以某弹头六自由度数学模型为基础,介绍了飞行数据的产生及神经网络算法选择和学习步骤.采用RBF网络增长型结构训练算法对某型号弹头再入段动力学模型的气动参数进行了辨识,用优化初始化权值的方法解决了训练时间长的问题.仿真结果表明该方法是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史连艳		39	150	8.0	10.0
2	姚志敏		39	159	7.0	9.0
3	宋文渊		33	127	7.0	9.0