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增量比例导引弹道仿真研究 总被引:3,自引:2,他引:1
通过引入附加增量,对传统的比例导引方法进行改进。建立了增量比例导引方法的数学模型,运用Matlab语言进行仿真计算,分析了不同的比例导引系数、附加增量对导引弹道及导弹与目标相遇时间的影响,得到不同导引系数及附加增量下的弹道曲线和弹目相遇时间,仿真结果表明与传统的比例导引方法相比,在比例导引系数不变的情况下,选择合适的附加增量可以减少导弹与目标的相遇时间。 相似文献
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243.
在具有不确定样本下平均故障间隔时间的估计方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对武器系统和产品的可靠性试验中的不确定因素,对试验没有完成的情况,研究利用非传统的统计分析法估计武器装备平均故障间隔时间. 相似文献
244.
对多输入离散变结构控制进行了研究 ,提出了等式到达条件下的多输入组合控制策略 ,这种控制策略的数学形式简单 ,易于实现 .仿真结果显示 ,该控制策略使系统具有较好的动态性能 ,优越于不等式到达条件下的控制律 相似文献
245.
246.
由于制导炮弹由身管武器发射,其飞行控制能力和导引信息量有限,故基于预测落点位置偏差量来修正速度方向并在控制时间内连续分配导引指令的思想提出一种新的三维末制导方法。根据非线性弹道方程组的级数解预测弹丸落点位置,得到落点与目标的偏差,并提出两种通过此偏差解算当前速度方向修正量的方法。取剩余飞行时间为修正时间,通过将速度方向修正量分配到整个剩余导引段建立加速度修正公式,从而减小导引指令饱和的可能性。通过连续地预测落点和分配加速度指令来实时地导引飞行。仿真结果表明:该导引方法简单可行,精度高,对控制能力要求较低,且具备较好的制导效果和毁伤效果,可为该体制制导炮弹的应用提供参考依据。 相似文献
247.
神经网络模型具有强大的问题建模能力,但是传统的反向传播算法只能进行批量监督学习,并且训练开销很大。针对传统算法的不足,提出全新的增量式神经网络模型及其聚类算法。该模型基于生物神经学实验证据,引入新的神经元激励函数和突触调节函数,赋予模型以坚实的统计理论基础。在此基础上,提出一种自适应的增量式神经网络聚类算法。算法中引入"胜者得全"式竞争等学习机制,在增量聚类过程中成功避免了"遗忘灾难"问题。在经典数据集上的实验结果表明:该聚类算法与K-means等传统聚类算法效果相当,特别是在增量学习任务的时空开销方面具有较大优势。 相似文献
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