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作者：邢坤鹏;丁学良;戴瀚苏;李超勇;
单位：浙江大学电气工程学院;航空工业成都飞机设计研究所;
摘要：针对高超声速飞行器的再入落点覆盖区计算问题，提出了一种基于神经网络预测模型的快速计算方法。首先，在虚拟目标点法框架的基础上构建训练了快速预测覆盖区边界的神经网络模型，通过逼近给定再入条件下覆盖区边界横、纵程间存在的非线性关系实现对覆盖区边界的快速预测。然后，由快速预测得到的覆盖区边界对虚拟目标点法寻优参数的初值进行优化，使其分布在最优解附近以缩短对最优解的搜索时间。最后，进行了仿真验证。仿真结果表明，所提方法在保证最优性的前提下大幅提升了计算效率，具备良好的可行性与高效性。
关键词：高超声速飞行器;再入落点覆盖区;神经网络
基金资助：国家自然科学基金资助(62088101); 浙江省自然科学基金资助(LR20F030003)
