[發明專利]一種高壓冷氣發射飛行器出筒速度獲取方法在審
| 申請號： | 202010776509.0 | 申請日： | 2020-08-05 |
| 公開（公告）號： | CN111914366A | 公開（公告）日： | 2020-11-10 |
| 發明（設計）人： | 付森;王霞;鄒莉莉;鄧星;鐘維宇 | 申請（專利權）人： | 湖南航天機電設備與特種材料研究所 |
| 主分類號： | G06F30/17 | 分類號： | G06F30/17;G06F30/15;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 長沙正奇專利事務所有限責任公司 43113 | 代理人： | 郭立中;曾利平 |
| 地址： | 410205 *** | 國省代碼： | 湖南;43 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 高壓 冷氣 發射 飛行器 速度 獲取 方法 | ||
1.一種高壓冷氣發射飛行器出筒速度獲取方法，其特征在于，包括：
步驟1：獲取影響出筒速度的參數變量的取值范圍，且每個所述參數變量取至少三個水平數，所述參數變量包括高壓動力源氣體壓力、發射角、電磁閥開合速度以及溫度；
步驟2：將所述步驟1中的參數變量進行正交試驗組合，獲得在不同參數變量組合下的出筒速度；所述不同參數變量組合以及不同參數變量組合下的出筒速度構成訓練樣本；
步驟3：以所述參數變量為輸入量，出筒速度為輸出量建立神經網絡模型；
步驟4：采用所述步驟2的訓練樣本對步驟3的神經網絡模型進行訓練，得到訓練好的神經網絡模型；
步驟5：將設計的參數變量作為訓練好的神經網絡模型的輸入量，即可獲得對應的出筒速度。
2.如權利要求1所述的一種高壓冷氣發射飛行器出筒速度獲取方法，其特征在于：所述步驟1中，每個參數變量取三個水平數，設參數變量的取值范圍為[x1,x3]，該參數變量的第三個水平數為x2＝0.5×(x1+x3)。
3.如權利要求1所述的一種高壓冷氣發射飛行器出筒速度獲取方法，其特征在于：所述步驟3中，神經網絡模型為BP神經網絡模型，所述BP神經網絡模型包括輸入層、輸出層以及隱含層，所述隱含層的數量為1，隱含層節點數的初始值為(m×n)^0.5+1，其中，m為輸入層節點數，n為輸出層節點數。
4.如權利要求1-3中任一項所述的一種高壓冷氣發射飛行器出筒速度獲取方法，其特征在于：所述步驟4中，神經網絡模型的具體訓練步驟為：
步驟4.1：將一組參數變量輸入至神經網絡模型中，并獲得該組參數變量對應的輸出量；
步驟4.2：判斷所述輸出量與該組參數變量對應的出筒速度之間的誤差是否低于設定誤差；
如果低于設定誤差，則判斷訓練次數是否達到設定次數，如果未達到設定次數，則轉入步驟4.1，否則轉入步驟4.4；
否則轉入步驟4.3；
步驟4.3：調整隱含層的節點數，同時更新各節點的權值和偏差，使模型的輸出量與出筒速度之間的誤差減小，并轉入步驟4.1；
步驟4.4：輸出訓練好的神經網絡模型。
5.如權利要求4所述的一種高壓冷氣發射飛行器出筒速度獲取方法，其特征在于：所述設定誤差為5％。
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