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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于神经网络的高超声速飞行器动力学修正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：CN119740489B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202411937921.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于神经网络的高超声速飞行器动力学修正方法是由王小刚;姚江川;鄂斌;王宁宇;王志诚;张赵寰宇设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的高超声速飞行器动力学修正方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的高超声速飞行器动力学修正方法，属于飞行器动力学技术领域。解决了现有技术中传统的高超声速飞行器动力学修正方法修正精度较低的问题；本发明包括以下步骤：S1.按照高超声速飞行器的特点和实际控制需求，构建高超声速飞行器动力学理想模型；S2.根据实验所得实际数据和高超声速飞行器动力学理想模型所得预测数据，设定训练样本，构建高超声速飞行器动力学理想模型的输入和输出的修正关系；S3.构建神经网络结构，采用神经网络结构对高超声速飞行器动力学理想模型进行训练，输入训练样本，得到优化后的修正关系。本发明提升了高超声速飞行器动力学理想模型的修正精度，可以应用于飞行器的状态变换量修正。

本发明授权一种基于神经网络的高超声速飞行器动力学修正方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的高超声速飞行器动力学修正方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.按照高超声速飞行器的特点和实际控制需求，构建高超声速飞行器动力学理想模型； S2.根据实验所得实际数据和高超声速飞行器动力学理想模型所得预测数据，设定高超声速飞行器动力学理想模型的输入并作为训练样本，构建其输入和输出的修正关系； S3.构建神经网络结构，采用神经网络结构对高超声速飞行器动力学理想模型进行训练，输入训练样本，得到优化后的修正关系； 所述S1中，预设高超声速飞行器不存在侧滑，气动阻力系数和气动升力系数表示为： ； ； 其中，为攻角，为马赫数，为多项式表征方式下气动阻力系数的表征参数，为多项式表征方式下气动升力系数的表征参数； 在考虑地球扁率、地球自转和引力摄动的情况下，构建高超声速飞行器动力学理想模型； 高超声速飞行器动力学理想模型表示为： ； ； ； ； ； 其中，为无量纲化地心距，，为地球平均半径，其表示无量纲化地心距的无量纲化参数，为地心距，为经度，为纬度，为飞行器相对地球的无量纲化速度，为海平面处的重力加速度，为路径角，为航向角，为无量纲化地球自转角速度，为飞行器倾侧角，为无量纲化升力，为无量纲化阻力加速度。

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