基于混沌自适应粒子群优化算法的弹丸气动系数辨识方法技术

本发明专利技术属于弹丸参数识别领域，具体涉及一种基于混沌自适应粒子群优化算法的弹丸气动系数辨识方法。包括如下步骤：步骤(1)：建立弹丸四自由度动力学模型；步骤(2)：基于最大似然准则，选取7个弹丸气动参数作为待辨识向量，构建目标函数；步骤(3)：利用混沌自适应粒子群算法求解步骤(2)中目标函数的最优解，得到弹丸的气动参数。该方法在基本粒子群优化算法的基础上，考虑到混动运动具有良好的遍历性和随机性，利用Logistic混沌映射产生混沌序列作为粒子群的初始种群，以确保初始种群能够均匀地遍布解空间；并且根据粒子与群体最优粒子的位置以及迭代次数对粒子的惯性权重实时调整，提高算法收敛速度、避免陷入局部最优解。避免陷入局部最优解。避免陷入局部最优解。

【技术实现步骤摘要】
基于混沌自适应粒子群优化算法的弹丸气动系数辨识方法


[0001]本专利技术属于弹丸参数识别领域，具体涉及一种基于混沌自适应粒子群优化算法的弹丸气动系数辨识方法。

技术介绍

[0002]空气动力影响弹丸弹道轨迹以及飞行稳定性，准确有效地获取弹丸的气动参数是无控弹箭减小落点散布，实现精确打击的基础与关键。
[0003]现有技术中，一般采用基本粒子群优化算法得到弹丸的气动系数，但是基本的粒子群算法中随机产生初始种群以及采用固定惯性权重，会导致算法易陷入局部最优以及收敛速度过慢，将其应用到弹丸气动参数辨识时无法满足工程精度和实时性要求。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于混沌自适应粒子群(CAPSO)的弹丸气动参数的方法。基于弹丸的飞行数据，将最大似然准则应用于无控高旋弹丸的气动参数辨识问题中，提出一种新的混沌自适应粒子群算法求解该准则下的气动参数最优解，为获取弹丸气动参数提供了新的途径。
[0005]实现本专利技术目的的技术解决方案为：一种基于混沌自适应粒子群优化算法的弹丸气动系数辨识方法，包括本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于混沌自适应粒子群优化算法的弹丸气动系数辨识方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤(1)：建立弹丸四自由度动力学模型；步骤(2)：基于最大似然准则，选取7个弹丸气动参数作为待辨识向量，构建目标函数；步骤(3)：利用混沌自适应粒子群算法求解步骤(2)中目标函数的最优解，得到弹丸的气动参数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(1)的建立弹丸四自由度动力学模型具体为：四自由度动力学模型建立在地面坐标系下，V
x
、V
y
、V
z
分别为弹丸在x、y、z轴方向的速度分量；x、y、z为弹丸的位置坐标；γ为滚转角；为滚转角速度；m0为弹丸质量；d为弹丸最大横截面直径；l为弹长；g为重力加速度；ρ为空气密度；S为弹丸特征面积，通常取为弹丸的最大横截面积；C
x0
和C
x2
分别为零升力阻力系数和诱导阻力系数；α
e
为动力平衡角；V
r
为弹丸相对于空气的速度；C
′
y
为升力系数导数；C
″
z
为马氏力系数的联合偏导数；C为极转动惯量；m
′
xz
为极阻尼力矩系数导数；W
x
、W
z
分别为x和y方向的风速；m
″
y
为马格努斯力矩系数的联合偏导数；m
′
z
为静力矩系数导数；为静力矩系数导数；为静力矩系数导数；为静力矩系数导数；为静力矩系数导数；为静力矩系数导数；为静力矩系数导数；为静力矩系数导数；弹丸相对于空气的速度为动力平衡角α
e
的直接计算公式为
直接计算公式中的参数为直接计算公式中的参数为直接计算公式中的参数为直接计算公式中的参数为直接计算公式中的参数为直接计算公式中的参数为V
rx
＝V
x
‑
W
x
V
ry
＝V
y
V
rz
＝V
z
‑
W
z
。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤(2)具体包括如下步骤：步骤(21)：确定待辨识参数向量；步骤(22)：确定计算值和测量值之间的误差；步骤(23)：确定目标函数。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤(21)具体为：待辨识的参数为：零升力阻力系数C
x0
，诱导阻力系数C
x2
；升力系数导数C
′
y
；马氏力系数的联合偏导数C
″
z
；极阻尼力矩系数导数m
′
xz
；马...

【专利技术属性】
技术研发人员：易文俊，王昕，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：