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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种滑翔式高超声速飞行器最大侧向机动能力边界在线预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118332908B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410491518.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种滑翔式高超声速飞行器最大侧向机动能力边界在线预测方法是由张晓峰;雷子莘;符文星;许涛;陈康;付斌;郭行;张通;杨韬设计研发完成，并于2024-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种滑翔式高超声速飞行器最大侧向机动能力边界在线预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种滑翔式高超声速飞行器最大侧向机动能力边界预测方法。本发明基于BP神经网络进行能力边界的在线预测，首先将飞行状态和对应的可达域边界数据作为神经网络的训练数据库进行训练，其次建立BP神经网络模型实现飞行器飞行状态与终端能力边界的映射，实现可达域的在线快速预测，进一步提升了最大侧向机动能力边界的计算精度，为下一步协助导弹弹道能力的在线评估和决策提供准确的依据。在本预测方法中，根据飞行器弹道的特征将飞行器弹道的过程约束进行分段优化，隔离出较为重要、对于计算影响较大的弹道，便于后续进行弹道数据的生成和神经网络的构建，提升了计算速度，贴合高超声速滑翔式飞行器进行在线评估和决策的需要。

本发明授权一种滑翔式高超声速飞行器最大侧向机动能力边界在线预测方法在权利要求书中公布了：1.一种滑翔式高超声速飞行器最大侧向机动能力边界在线预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：建立滑翔式高超声速飞行器的三自由度的运动方程组； 步骤2：设置高超声速飞行器飞行过程中的约束条件；所述约束条件包括起始状态约束、姿态约束、过程约束和终端约束； 所述姿态约束包括姿态角约束和姿态角速度约束； 所述过程约束包括动压约束、过载约束和热流约束； 所述终端约束包括终端角度约束、终端高度约束、终端速度约束和终端经度及纬度约束； 步骤3：将飞行器弹道的过程约束进行分段优化； 将飞行器的主动段和被动段依次分为：飞行器主动段、飞行器侧向机动段和飞行末段； 其中，飞行器主动段的性能指标为满足主动段结束后的经纬度、速度、高度要求，飞行器侧向机动段的性能指标设置为最远侧向边界，飞行末段的性能指标设置为落点落速约束及落角约束； 步骤4：利用伪谱法求解同一射面内的能力边界问题，生成弹道数据集；包括以下子步骤： 步骤4.1：设计伪谱法中的性能指标； 以飞行过程中的飞行器满足同一射面内不同射程约束下的最大经度作为性能指标； 步骤4.2：生成弹道数据集； 通过依次更改主动段结束后飞行器的经纬度、速度及高度，生成多组不同射面的初始条件，并在该初始条件的同一射面内依次选取多组不同纬度所对应的射程作为弹道数据中的终端条件，作为弹道数据集； 步骤4.3：对于步骤4.2的每一组弹道数据，将其初始条件和终端条件作为约束条件，将攻角角速度和倾侧角角速度分别作为控制量，改变终端落点约束条件，使用伪谱法求解射面内不同射程下的最大侧向机动能力边界终点的经纬度，按顺序生成最大飞行侧向机动能力边界以及达到该边界所需满足的攻角、倾侧角控制量的序列； 步骤4.4：将步骤4.3中同一射面内所有射程的最大飞行侧向机动能力边界的终点的经纬度连接起来，构成飞行器在各种初始状态下所对应的不同射程的可达域边界数据； 步骤5：建立离线BP神经网络模型； 步骤6：采集当前高超声速飞行器的初始条件参数，采用步骤5的BP神经网络模型在线预测滑翔式高超声速飞行器的最大侧向边界经纬度。

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