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🔥 内容介绍
弹道导弹的研制是一项复杂的系统工程，其成功与否，很大程度上取决于主动段弹道的精确设计和解算。本文将详细阐述笔者在弹道导弹主动段弹道设计过程中，基于用户提出的技战术指标，例如有效载荷质量、最大射程以及圆概率偏差 (CEP) 等，如何建立简化的导弹质心动力学方程组，设计主动段弹道解算程序，并通过迭代优化的方法，最终获得满足设计要求的飞行程序的过程。
首先，我们需要明确的是，弹道导弹主动段弹道设计并非简单的数学计算，而是一个多学科交叉的复杂优化问题。它需要考虑诸多因素，例如发动机推力特性、空气动力学特性、惯性导航系统精度、地球自转影响以及目标地理位置等。在实际工程中，为简化计算，常常采用一系列合理的假设和近似。本研究中，笔者首先建立了在发射惯性坐标系下的导弹质心动力学方程组。这一步骤的关键在于对复杂因素进行适当的简化，例如忽略地球自转对弹道的影响，或者采用简单的空气动力学模型，以降低计算复杂度，提高计算效率，同时保证计算结果的精度在可接受的范围内。具体而言，该方程组考虑了重力、推力以及空气阻力等主要作用力，并将其投影到发射惯性坐标系下，以便于后续计算。
在建立动力学方程组的基础上，笔者设计了导弹主动段弹道解算程序。该程序的核心在于数值积分算法的选择。考虑到主动段弹道方程的非线性特性，笔者选择了一种能够有效处理非线性问题的数值积分方法，例如龙格-库塔法或多步法。程序的输入参数包括预先给定的导弹飞行程序、发动机推力曲线、空气动力学参数以及初始条件等。程序的输出结果包括导弹在发射惯性坐标系下的质心运动轨迹、速度、加速度等关键参数，以及弹道诸元，如射程、射高、飞行时间等。通过对这些输出结果进行分析，可以评估飞行程序的合理性，并为后续的优化提供依据。程序设计中充分考虑了模块化和可扩展性，以便于后续改进和完善。
在获得弹道解算程序后，关键在于飞行程序的设计。本文采用了一种基于基本参数选定后的选择飞行程序的工程方法。这一方法首先将主动段弹道划分为三个阶段：垂直上升段、转弯段和瞄准段。在每个阶段，我们需要确定关键参数，例如推力大小、俯仰角、攻角等。这需要结合发动机性能、空气动力学特性以及目标要求进行综合考虑。在确定各阶段参数后，可以得到主动段第一级的一组俯仰角飞行程序。这一组飞行程序并非最终结果，而是一个初始方案，需要经过多次迭代优化才能满足设计要求。
接下来，笔者将新得到的飞行程序代入主动段第一级弹道解算程序中进行计算，并绘制相应的各种曲线图，例如高度-时间曲线、速度-时间曲线、位置-时间曲线等。通过分析这些曲线图，我们可以评估飞行程序的性能，并识别潜在的问题。例如，如果关机点数据与预设的一级关机点约束存在偏差，则需要调整飞行程序的参数，例如改变各个阶段的俯仰角或者调整发动机推力曲线。这个过程需要多次迭代，直到得到满足约束条件的关机点数据。
通过反复迭代和优化，最终获得了与一级关机点约束基本一致的关机点数据，从而完成了飞行程序的解算。这个过程体现了工程设计中的迭代优化思想，通过不断尝试和修正，最终找到最优解。值得强调的是，在整个过程中，需要密切关注各种约束条件，例如最大过载、最大动压、发动机工作极限等，以保证弹道设计的安全性与可靠性。
综上所述，本文详细阐述了弹道导弹主动段弹道设计与飞行程序解算的整个过程。从建立简化的动力学方程组，到设计解算程序，再到迭代优化飞行程序，每一个步骤都至关重要。该方法有效地将理论与实践相结合，为弹道导弹主动段弹道的精确设计提供了可靠的途径。 未来的研究方向可以考虑将更复杂的因素纳入模型，例如地球自转的影响、风的影响以及更精细的空气动力学模型，以提高弹道解算的精度和可靠性。 同时，探索更先进的优化算法，例如遗传算法或粒子群优化算法，也有助于提高飞行程序设计的效率。
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2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
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2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
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🌈 信号处理方面
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🌈 元胞自动机方面
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🌈 雷达方面
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