公开(公告)号：CN111813146B

公开(公告)日：2021-06-08

申请号：CN202010617895.9

申请日：2020-07-01

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 章吉力 ,  刘凯 ,  王永圣 ,  樊雅卓 ,  周宁 ,  尹中杰 ,  李家鑫 ,  董哲 ,  金泽宇

IPC: G05D1/10

Abstract: 本发明属于飞行器制导技术领域，涉及一种基于BP神经网络预测航程的再入预测‑校正制导方法。本发明首先通过数据需求分析，确定建立神经网络模型需要的输入输出，在此基础上对数据进行扩维，得到训练数据，使用训练数据训练剩余航程预测的神经网络模型，将模型应用于预测‑校正算法中。相比传统的数值预测‑校正算法，本发明的方法能够在基本保证原有精度的同时将算法运行效率提升十倍以上，同时还具有绝对收敛的特性，极大提升了制导算法的稳定性和在线性能，具有广阔应用前景。

公开(公告)号：CN116301028B

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202310088829.0

申请日：2023-02-09

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 王健权 ,  刘凯 ,  尹中杰 ,  梁玉峰 ,  郭昕鹭 ,  王雷 ,  刘旺魁 ,  赵景朝 ,  乔鸿 ,  姜云也 ,  李家鑫 ,  臧剑文 ,  罗斐

IPC: G05D1/10

Abstract: 本发明属于高超声速飞行器中段导引技术领域，涉及一种基于吸气式高超声速平台的多约束在线飞行轨迹规划中段导引方法。本发明首先基于吸气式平台气推耦合特性在线设计飞行轨迹。在横向平面，横向平面基于固定倾侧角进行转弯，通过消除前置角的方式进行轨迹设计。在纵向平面，采用基于燃料消耗较少、能长时间保持等动压状态的原则设计纵向飞行策略。本发明方法在油耗方面有很大的优势，可以有效地扩大拦截空域的面积。在获得标称轨迹后，采用轨迹线性化控制方法实现轨迹剖面跟踪制导，验证方法的有效性。该方法是一种适用于基于吸气式高超平台的中段导引的方法，且具有广阔的应用前景。

公开(公告)号：CN116301028A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310088829.0

申请日：2023-02-09

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 王健权 ,  刘凯 ,  尹中杰 ,  梁玉峰 ,  郭昕鹭 ,  王雷 ,  刘旺魁 ,  赵景朝 ,  乔鸿 ,  姜云也 ,  李家鑫 ,  臧剑文 ,  罗斐

IPC: G05D1/10

Abstract: 本发明属于高超声速飞行器中段导引技术领域，涉及一种基于吸气式高超声速平台的多约束在线飞行轨迹规划中段导引方法。本发明首先基于吸气式平台气推耦合特性在线设计飞行轨迹。在横向平面，横向平面基于固定倾侧角进行转弯，通过消除前置角的方式进行轨迹设计。在纵向平面，采用基于燃料消耗较少、能长时间保持等动压状态的原则设计纵向飞行策略。本发明方法在油耗方面有很大的优势，可以有效地扩大拦截空域的面积。在获得标称轨迹后，采用轨迹线性化控制方法实现轨迹剖面跟踪制导，验证方法的有效性。该方法是一种适用于基于吸气式高超平台的中段导引的方法，且具有广阔的应用前景。

公开(公告)号：CN111813146A

公开(公告)日：2020-10-23

申请号：CN202010617895.9

申请日：2020-07-01

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 章吉力 ,  刘凯 ,  王永圣 ,  樊雅卓 ,  周宁 ,  尹中杰 ,  李家鑫 ,  董哲 ,  金泽宇

IPC: G05D1/10

Abstract: 本发明属于飞行器制导技术领域，涉及一种基于BP神经网络预测航程的再入预测-校正制导方法。本发明首先通过数据需求分析，确定建立神经网络模型需要的输入输出，在此基础上对数据进行扩维，得到训练数据，使用训练数据训练剩余航程预测的神经网络模型，将模型应用于预测-校正算法中。相比传统的数值预测-校正算法，本发明的方法能够在基本保证原有精度的同时将算法运行效率提升十倍以上，同时还具有绝对收敛的特性，极大提升了制导算法的稳定性和在线性能，具有广阔应用前景。