【摘 要】
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某再入体以第一宇宙速度重返大气层,进入大气后,尽管绕纵轴自旋,但严重的烧蚀使其气动力和力矩产生小不对称量.再入体自身又不可控,因而严重影响了落点精度.风洞实验以及理论
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某再入体以第一宇宙速度重返大气层,进入大气后,尽管绕纵轴自旋,但严重的烧蚀使其气动力和力矩产生小不对称量.再入体自身又不可控,因而严重影响了落点精度.风洞实验以及理论计算获得再入小不对称量极为困难.利用飞行试验数据辨识这些力和力矩小不对称量是目前唯一的一种方法.严重的非线性使再入体状态方程非常复杂.该文应用三层RBF神经网络辨识小不对称量.训练算法采用自动增加隐层节点数的结构增长训练算法.为了提高小参数辨识的精度,将参数模型细化;用优化初始化权值的方法解决训练时间长的问题.用三层RBF神经网络辨识再入体气动参数,不需要求灵敏度矩阵;通过动力学方程估计输出与仿真弹道输出的比较即可知道弹道变化情况,不需要重构弹道.
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