买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利基于Elman递归神经网络的有控弹箭气动参数辨识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：CN118261035B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202410307335.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于Elman递归神经网络的有控弹箭气动参数辨识方法是由熊天红;康其庄;易文俊设计研发完成，并于2024-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Elman递归神经网络的有控弹箭气动参数辨识方法在说明书摘要公布了：本发明属于弹箭气动力参数辨识领域，具体为一种基于Elman递归神经网络的有控弹箭气动参数辨识方法。包括如下步骤：1建立有控滑翔弹纵向平面内运动模型；2根据模型与样本数据，构建Elman神经网络模型：确定Elman神经网络模型的输入层节点数、隐含层神经元个数、激活函数、以及输出层节点数；3确定Elman神经网络模型的隐含层、承接层、输出层的连接权值，根据滑翔弹的实际情况，调整神经网络结构，求解误差函数，更新网络权值；4将样本数据输入进行训练与测试，实现有控弹箭的气动参数辨识。本发明创新性提出一种使用Elman递归神经网络应用于滑翔制导炮弹在有控飞行阶段的气动力参数辨识，为有控弹箭的气动力参数辨识提供一种新的方法。

本发明授权基于Elman递归神经网络的有控弹箭气动参数辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Elman递归神经网络的有控弹箭气动参数辨识方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：建立有控滑翔弹纵向平面内运动模型； 步骤2：根据模型与样本数据，构建Elman神经网络模型：确定Elman神经网络模型的输入层节点数、隐含层神经元个数、激活函数、以及输出层节点数； 步骤3：确定Elman神经网络模型的隐含层、承接层、输出层的连接权值，根据滑翔弹的实际情况，调整神经网络结构，求解误差函数，更新网络权值； 步骤4：将样本数据输入进行训练与测试，实现有控滑翔弹的气动参数辨识； 步骤1建立有控滑翔弹纵向平面内运动模型具体为： 式中，V为滑翔弹速度，θ为速度方位角，为弹体俯仰角，ωz为俯仰角速度，km为弹形系数，Jz为转动惯量，Cn0为动力矩系数，kne为舵片效率系数，δz为升降舵偏转角，x、y为弹体坐标，α为攻角，m为弹体质量，t表示时间，Fx、Fy定义为： Fx＝kFρV2Cx,Fy＝kFρV2Cy                            8Cx＝Cx0+kxzδz,Cy＝Cy0+kyzδz                          9式中kF为弹形系数，ρ表示空气密度，Cx、Cy分别为滑翔弹总阻力系数和总升力系数，Cx0为弹身阻力系数，Cy0为弹身升力系数，kxz、kyz为效率系数，设式中，为kxz的估计值，△kxz为kxz的估计值误差；为kyz的估计值，△kyz为kyz的估计值误差。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京理工大学，其通讯地址为：210094 江苏省南京市孝陵卫200号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。