【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及高速运动测试，特别涉及一种非球侵彻体在液体中高速运动的姿态计算方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、高速射弹在液体中的运动、鱼雷在水中的运动等工程问题，本质上都涉及高速侵彻体的流体运动姿态稳定性问题。侵彻体进入液体过程中的姿态稳定性是一个复杂的物理现象。能够在空气中运动保持姿态稳定的高速侵彻体，在液体中运动时却往往很难保证自身姿态角稳定性，从而容易出现翻滚现象。除了球形侵彻体、扁平侵彻体以及经过特别设计的细长侵彻体能维持水下姿态稳定以外,诸如圆柱体、半球体、锥形头部体等形状的侵彻体在存在初始姿态角扰动的情况下都难以具有较好的姿态稳定性。众所周知，侵彻体在流体中运动时所受的阻力大小取决于侵彻体的形状、物体尺寸、运动速度及其姿态角。侵彻体入水过程中姿态角波动将导致其阻力系数cd变化，从而导致侵彻体的实时阻力发生变化。但对于如何准确预测非球侵彻体的运动轨迹，未有成熟的计算方法。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种非球侵彻体在液体中高速运动的姿态计算方法、装置、电子设备及存储介质，以便解决如何准确预测非球侵彻体在液体中高速运动的运动轨迹的技术问题。
2、本专利技术实施例提供了一种非球侵彻体在液体中高速运动的姿态计算方法，包括：
3、通过有限元仿真，获取非球侵彻体在不同工况下的阻力系数数据集，并基于所述在不同工况下的阻力系数数据集构建训练数据集；
4、构建非球侵彻体的阻力系数模型，并利用所述训练数据集对所述阻力系数模型进行训练，得
5、建立非球侵彻体撞击充液箱体时的运动控制方程；
6、通过将目标非球侵彻体的工况信息输入至所述训练好的阻力系数模型中，得到目标非球侵彻体的阻力系数，并利用所述目标非球侵彻体的阻力系数和所述运动控制方程，计算目标非球侵彻体在液体中实时运动姿态数据。
7、优选地，通过有限元仿真，获取非球侵彻体在不同工况下的阻力系数数据集包括：
8、从所述有限元仿真结果中提取在不同工况下的特征数据；其中，所述特征数据包括非球侵彻体质量m、非球侵彻体实时速度v、时间t、液体密度ρ、非球侵彻体在垂直于v的平面上的投影面积s；
9、根据非球侵彻体在液体中的运动方程和所述在不同工况下的特征数据，得到非球侵彻体在不同工况下的阻力系数数据集；
10、优选地，基于所述在不同工况下的阻力系数数据集构建训练数据集包括：
11、根据每个工况的工况信息中的偏航角ψ和俯仰角θ，得到每个工况的侧滑角β和迎角α；
12、通过将每个工况的阻力系数cd、v、β、α及s进行一一对应处理，得到多个由cd、v、β、α及s组成的训练数据集。
13、优选地，所述阻力系数模型为bpnn(back propagation neural network，反向传播神经网络)结构，所述bpnn结构依次包括输入层、隐藏层及输出层；其中，所述输入层分别为v,β,α及s；所述输出层为cd；所述隐藏层为单隐藏层，隐藏层的节点数量为n；
14、其中，所述隐藏层的节点数量为：
15、
16、式中，n1为输入层节点数量；n2为输出层节点数量；b为常数，取值范围为1-10；n取值为正整数。
17、优选地，所述运动控制方程包括：
18、
19、其中，r为非球侵彻体半径；l为非球侵彻体长度；t为非球侵彻体在液体中运动时间。
20、优选地，利用所述目标非球侵彻体的阻力系数和所述运动控制方程，计算目标非球侵彻体在液体中实时运动姿态数据包括：
21、通过将所述目标非球侵彻体的阻力系数和所述目标非球侵彻体的工况信息输入至所述运动控制方程，得到目标非球侵彻体在液体中实时运动姿态数据。
22、本专利技术实施例提供了一种非球侵彻体在液体中高速运动的姿态计算装置，包括：
23、构建训练数据集模块，用于通过有限元仿真，获取非球侵彻体在不同工况下的阻力系数数据集，并基于所述在不同工况下的阻力系数数据集构建训练数据集；
24、构建及训练模型模块，用于构建非球侵彻体的阻力系数模型，并利用所述训练数据集对所述阻力系数模型进行训练，得到训练好的阻力系数模型；
25、建立运动控制方程模块，用于建立非球侵彻体撞击充液箱体时的运动控制方程；
26、计算姿态数据模块，用于通过将目标非球侵彻体的工况信息输入至所述训练好的阻力系数模型中，得到目标非球侵彻体的阻力系数，并利用所述目标非球侵彻体的阻力系数和所述运动控制方程，计算目标非球侵彻体在液体中实时运动姿态数据。
27、优选地，所述阻力系数模型为反向传播神经网络bpnn结构，所述bpnn结构依次包括输入层、隐藏层及输出层；其中，所述输入层分别为v,β,α及s；所述输出层为cd；所述隐藏层为单隐藏层，隐藏层的节点数量为n；
28、其中，所述隐藏层的节点数量为：
29、
30、式中，n1为输入层节点数量；n2为输出层节点数量；b为常数，取值范围为1-10；n取值为正整数。
31、本专利技术实施例提供了一种电子设备，包括：存储器；处理器；以及计算机程序；其中，所述计算机程序存储在所述存储器中，并被配置为由所述处理器执行以实现上述所述的非球侵彻体在液体中高速运动的姿态计算方法的步骤。
32、本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序；所述计算机程序被处理器执行以实现上述所述的非球侵彻体在液体中高速运动的姿态计算方法的步骤。
33、本专利技术的有益效果是，结合有限元仿真和人工智能算法等方法，给出了非球侵彻体的阻力系数模型的构建方法，推导了非球侵彻体的运动控制方程，将非球侵彻体在液体中运动的实时运动姿态求解问题转化为微分方程组的求解问题，高效模拟出非球侵彻体在液体中运动翻滚现象，根据微分方程组可以求出定量的结果。
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1.一种非球侵彻体在液体中高速运动的姿态计算方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过有限元仿真，获取非球侵彻体在不同工况下的阻力系数数据集包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述在不同工况下的阻力系数数据集构建训练数据集包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述阻力系数模型为反向传播神经网络BPNN结构，所述BPNN结构依次包括输入层、隐藏层及输出层；其中，所述输入层分别为v,β,α及S；所述输出层为Cd；所述隐藏层为单隐藏层，隐藏层的节点数量为n；
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述运动控制方程包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，利用所述目标非球侵彻体的阻力系数和所述运动控制方程，计算目标非球侵彻体在液体中实时运动姿态数据包括：
7.一种非球侵彻体在液体中高速运动的姿态计算装置，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述阻力系数模型为反向传播神经网络BPNN结构，所述BPNN结构依次包
9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器；处理器；以及计算机程序；其中，所述计算机程序存储在所述存储器中，并被配置为由所述处理器执行以实现如权利要求1-6任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序；所述计算机程序被处理器执行以实现如权利要求1-6任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种非球侵彻体在液体中高速运动的姿态计算方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过有限元仿真，获取非球侵彻体在不同工况下的阻力系数数据集包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述在不同工况下的阻力系数数据集构建训练数据集包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述阻力系数模型为反向传播神经网络bpnn结构，所述bpnn结构依次包括输入层、隐藏层及输出层；其中，所述输入层分别为v,β,α及s；所述输出层为cd；所述隐藏层为单隐藏层，隐藏层的节点数量为n；
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述运动控制方程包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，利用所述目标非球侵彻体的阻力系数和所述运...
【专利技术属性】
技术研发人员：任柯融，王文文，卿华，彭永，李翔宇，卢芳云，张献逢，王春雨，
申请(专利权)人：中国人民解放军空军工程大学航空机务士官学校，
类型：发明
国别省市：
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