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为了能够在飞行数据不尽精确的情况下进行快速、准确的落点预报,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络和无迹卡尔曼滤波技术的弹丸落点预报方法。使用RBF神经网络逼近外弹道方程用以预报弹丸落点,并用改进型量子行为粒子群算法优化网络结构和权阈值,在此基础上对基于神经网络的初步预报数据进行滤波处理。最后进行预报仿真,在输入数据有噪声的情况下依然得到了较高的预报精度,从而证明该方法对预报弹丸落点是有效可行的,为弹丸的落点预报的实际应用提供了参考。 相似文献
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目的:研究纳米晶W(Cu)合金微粉在真空烧结实验中的烧结行为。方法:将纳米晶W(Cu)合金微粉压胚放入炉内进行烧结。结果:在1000℃的真空烧结温度下保温30min,纳米晶合金的晶粒度小于35nm;同时,W(Cu)固溶体未发生分解。结论:W(Cu)固溶体是一种稳定态合金相。 相似文献