[发明专利]一种恶劣气象条件下的弹道解算方法

权利要求书

1.一种恶劣气象条件下的弹道解算方法，其特征在于，通过将恶劣气象的模式识别模型与弹道模型联立，得到计及恶劣气象条件影响的弹道解算模型，包括步骤如下：

(1)针对恶劣气象对飞行弹箭弹道的影响进行分类，确定是直接对弹箭的阻力和升力有影响，或仅是对环境参数有影响；

(2)根据恶劣气象的特点，提取出恶劣气象的气象学特征；

(3)建立各种恶劣气象关于弹道气象参数的特征函数，获取弹道模型所涉及气象参数与恶劣气象之间的内在关联；

所述的弹道模型与恶劣气象的内在关联中，提取出用弹道气象参数来描述的恶劣气象特征，弹道参数受多种气象因素共同作用，设定弹道气象参数是气象因素的连续光滑函数，表达为如下形式：

L＝L(x₁,x₂,...,x_n)

其中，L为弹道气象参数；x_c为步骤(2)中提取的气象学特征；c＝1,2,...，n，n为气象参数的总数；表达式在零点处Taylor展开：

其中，L(0)为泰勒展开式的第一项，为泰勒展开式第二项，以此类推至R_n(L)的前一项为泰勒展开式的第n项，R_n(L)为泰勒展开式的余项。当气象因素x_c对弹道气象参数有影响时，且存在线性与非线性影响，所述Taylor展开式保留至二次项；

(4)利用感知机学习算法建立各种恶劣气象的模式识别模型；

(5)将恶劣气象的模式识别模型与弹道模型联立，得到计及恶劣气象条件影响的弹道解算模型；

(6)将弹道解算模型与短临预报系统提供的信息相结合，进一步优化弹道解算结果。

2.根据权利要求1所述的恶劣气象条件下的弹道解算方法，其特征在于，步骤(1)中，所述的恶劣气象分类中，采用气动力数值模拟、多相流动数值模拟，在不同条件下，分析恶劣气象对作用在弹箭上的力和力矩的影响；同时采用气象学和弹道学分析各种恶劣气象对飞行环境参数的影响；所述的不同条件为不同的马赫数、雷诺数、飞行攻角、姿态角；采用非均相流模型对每一相单独求解，考虑相间作用力，同时在空化流动中涉及到相间质量传输，加入相间传输项以及其引起的动量修正源项，得到第k项的控制方程为：

其中，t为时间，γ_α为第α相的体积分数，ρ_α为第α相中的空气密度，x_j为流体在铅直方向上的分量，u_αj为第α相介质相对于铅直分量的速度，为第α相中的质量源，为单位体积流体中从α′相到α相的质量流量。

3.根据权利要求1所述的恶劣气象条件下的弹道解算方法，其特征在于，步骤(4)中，实现恶劣气象的模式识别模型步骤如下：

(41)通过感知机模型对应一个n维特征空间的超平面w·x+b＝0，感知机模型为：

f(x)＝sign(w·x+b)

其中，f(x)为输出空间，x为输入空间，w为权值或权值向量，w(w1,w2,w3,...,wv)用来表示各个输入对于输出的重要程度，v为权值总数；b为偏置，用来调整整体结果和阈值之间的关系；sign(x)为符号函数；

(42)定义一个损失函数：

L(w,b)＝-∑y_l(w·x_l+b)

其中，(x_l,y_l)为第l组数据的输入和输出，(w·x_l+b)是根据当前模型对x做出的预测值，y_l是对应于x_l的真实值；

当样本被分类正确时，输出为负值，反之，为正值；

(43)损失函数最小值求解：采用梯度下降法，通过不断改变w和b的值，使损失函数L(w,b)变得越来越小；随机选取一个误分类点(x_l,y_l)，对w和b进行更新，直到训练集中误分类点个数低于阈值为止；最终更新后的w和b带入感知机模型；

(44)将步骤3中所建立的不同恶劣气象的特征函数提取特征值构建训练数据集，感知机学习算法通过训练学习该数据集，建立各种恶劣气象的模式识别模型。