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龙图腾网恭喜西北工业大学申请的专利基于降阶模型和多层感知机的旋转弹弹道参数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：CN116205003B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202310213378.9，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权基于降阶模型和多层感知机的旋转弹弹道参数预测方法是由李春娜;季稳;贾续毅;龚春林;王刚设计研发完成，并于2023-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于降阶模型和多层感知机的旋转弹弹道参数预测方法在说明书摘要公布了：提供一种基于降阶模型和多层感知机的旋转弹弹道参数预测方法，属于飞行力学和人工智能技术领域，包括生成旋转弹弹道样本数据集；对旋转弹弹道样本数据降阶处理获得弹道参数的基模态和对应的模态系数信息；使用多层感知机建立从初始发射状态到弹道参数基模态系数的预测模型；将构建好的模型用于弹道参数基模态系数的预测，结合得到的基模态从而实现旋转弹弹道参数的快速预测。本发明基于模型降阶技术，结合多层感知机神经网络，可以很好的学习到弹道参数特征，实现对弹道参数的快速、精确预测，减小大规模高精度弹道计算耗时。本发明在建立预测模型时，先将初始状态参数进行了聚类处理，提高建模精度，降低预测误差。

本发明授权基于降阶模型和多层感知机的旋转弹弹道参数预测方法在权利要求书中公布了：1.基于降阶模型和多层感知机的旋转弹弹道参数预测方法，其特征在于包括以下步骤：1生成不同初始状态下旋转弹弹道样本数据集；具体步骤如下：1-1：选择一种旋转弹构型，生成旋转弹的气动计算网格；1-2：确定旋转弹的初始状态参数设计空间，包括三轴速度、角速度和姿态角共9个状态参数，使用拉丁超立方抽样法采样获得150个初始状态参数样本；1-3：采用步骤1-1中的气动计算网格，对步骤1-2中得到的初始状态参数样本进行计算流体力学CFD刚体动力学RBD耦合仿真计算，得到旋转弹弹道样本数据集；2：对步骤1-3中的旋转弹弹道样本数据利用本征正交分解POD方法进行降阶处理，获得各个参数的基模态及其对应的基模态系数；3：对步骤1-2中得到的初始状态参数样本进行聚类处理，共分为15类；4：使用多层感知机神经网络MLP，建立从步骤3中经过聚类后的初始状态参数数据到步骤2中弹道参数的基模态系数数据的预测模型，完成用于弹道参数快速预测的POD-MLP模型构建；5：将步骤4中的POD-MLP模型用于初始状态参数发生改变的旋转弹弹道参数快速预测；具体步骤如下：5-1：给定旋转弹新的初始状态参数；5-2：将步骤5-1中的初始状态参数作为步骤4中训练好的POD-MLP模型的输入，预测得到弹道参数的基模态系数；5-3：利用步骤5-2中预测的基模态系数和步骤2中得到的基模态，重构得到需预测的弹道参数数据。

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