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龙图腾网获悉中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所申请的专利一种空投降落伞降落区域的快速计算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：CN116127832B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202211612391.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种空投降落伞降落区域的快速计算方法是由郭鲲;马春江;孙靖国设计研发完成，并于2022-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种空投降落伞降落区域的快速计算方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种空投降落伞降落区域的快速计算方法，包括：获取初始条件；所述初始条件包括飞机高度、飞机速度、飞机姿态、风速、风向、降落伞参数、空投货物的重量；建立降落伞运动模型，使用该降落伞运动模型和无扰动的初始条件进行一次轨迹仿真计算得到空投物降落区域的中心位置；使用神经网络计算得到空投物降落区域中的落点位置；通过获得的空投物降落区域的中心位置和落点位置计算得到降落区域。本发明的方法可快速且实时计算空投降落伞降落区域，且计算得到的落点分布区域与实际空投情况更加吻合。

本发明授权一种空投降落伞降落区域的快速计算方法在权利要求书中公布了：1.一种空投降落伞降落区域的快速计算方法，其特征在于，包括： 获取初始条件；所述初始条件包括飞机高度、飞机速度、飞机姿态、风速、风向、降落伞参数、空投货物的重量； 建立降落伞运动模型，使用该降落伞运动模型和无扰动的初始条件进行一次轨迹仿真计算得到空投物降落区域的中心位置；使用神经网络计算得到空投物降落区域中的落点位置； 通过获得的空投物降落区域的中心位置和落点位置计算得到降落区域； 使用神经网络计算降落区域中落点位置的过程包括： S1.为训练神经网络建立数据集； S2.使用该数据集对神经网络进行离线训练，使得神经网络可以根据输入的初始条件生成空投物降落区域； S3.在计算空投物降落区域时，将训练好的神经网络运行在具有神经网络硬件加速功能的平台上，以取得更快的计算速度； S1中，为训练神经网络建立数据集的过程包括如下步骤： S101.建立降落伞运动模型； S102.对程序进行初始化；需要初始化的参数包括：待建立的数据集的规模，为了形成降落区域需要的落点数量，飞机空投初始条件的搜索起始值，扰动时使用的随机数的分布情况； S103.判断是否已经收集了足够的数据可以用于训练神经网络；若是，则进行步骤S110；否则执行步骤S104； S104.产生一组降落伞运动模型初始条件，包括：飞机空投初始条件，空投物相关参数，降落伞相关参数； S105.判断是否已经产生了足够的落点可以生成降落区域；若是，则进行步骤S109；否则，执行步骤S106； S106.根据预设的分布产生随机数，在步骤S104产生的初始条件上进行叠加，扰动初始条件； S107.将扰动后的初始条件输入给降落伞运动模型，计算降落伞的落点； S108.记录落点，并返回步骤S105； S109.将所有落点数据和未扰动的初始条件进行存储，然后转到步骤S103； S110.对建立的数据集进行后处理：计算降落区域中心坐标和落点标准差。

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