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龙图腾网获悉中国航天空气动力技术研究院申请的专利一种ISABO-BP神经网络助推器残骸落点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：CN119514402B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202411485366.2，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种ISABO-BP神经网络助推器残骸落点预测方法是由蔡国栋;秦健凯;刘小池;朱孟龙;罗凯设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种ISABO-BP神经网络助推器残骸落点预测方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种ISABO‑BP神经网络助推器残骸落点预测方法。该方法可以包括：建立包含复杂因素的助推器残骸动力学模型；针对助推器分离后至落地前的残骸状态进行随机拉偏仿真，构建助推器残骸落点数据库；通过透镜成像反向学习策略获得改进减法平均优化器，即为ISABO算法；针对助推器残骸落点数据库进行预处理；通过ISABO算法获得ISABO‑BP神经网络残骸落点预测模型。本发明运用于助推器残骸落点的预测，既达到了较高的求解精度，又拥有极高的求解速度，相对传统积分方法进行数值求解具有显著提升。

本发明授权一种ISABO-BP神经网络助推器残骸落点预测方法在权利要求书中公布了：1.一种ISABO-BP神经网络助推器残骸落点预测方法，其特征在于，包括： 建立包含复杂因素的助推器残骸动力学模型； 针对助推器分离后至落地前的残骸状态进行随机拉偏仿真，构建助推器残骸落点数据库； 通过透镜成像反向学习策略获得改进减法平均优化器，即为ISABO算法； 针对助推器残骸落点数据库进行预处理； 通过ISABO算法获得ISABO-BP神经网络残骸落点预测模型； 其中，建立包含复杂因素的助推器残骸动力学模型包括： 构建以攻角、侧滑角和马赫数为自变量的函数，作为残骸的气动力系数，通过三维线性插值得到轴向力、法向力和侧向力； 计算大气密度、气动系数、残骸真实速度，进而建立风场及大气模型，带入残骸动力学模型； 将模型统一到地面发射系，获得最终的动力学模型； 其中，ISABO算法包括： 步骤301：确定搜索智能体总数N，最大迭代次数T，搜索空间维度m； 步骤302：生成随机初始种群并计算目标函数值； 步骤303：排序目标函数值，得到最优搜索智能体，并计算缩放因子和扰动概率； 步骤304：计算反向搜索智能体并更新； 步骤305：根据v减法算术平均值计算搜索智能体新位置并更新； 步骤306：若迭代次数达到最大迭代次数，则目标函数最优的搜索智能体位置为优化结果，否则返回步骤303。

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