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龙图腾网获悉北京宇航系统工程研究所申请的专利一种基于数据和神经网络的机理模型参数迭代优化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：CN119578233B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411647345.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于数据和神经网络的机理模型参数迭代优化方法是由鲍晨莹;王丹;王时雨;石金旭;史莲子;罗汝斌;张令;董柏顺;李梦阳;徐营赞设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据和神经网络的机理模型参数迭代优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据和神经网络的机理模型参数迭代优化方法，首先基于已有经验构建机理模型，分析并选取模型重点优化参数，构建初始参数值模型作为待优化模型。其次，收集飞行器飞行轨迹等状态数据，对其进行预处理。再次，通过神经网络算法等智能优化算法构建参数迭代优化模型，通过预处理后的数据进行训练，使机理模型仿真结果逐渐逼近实际数据，最终得到优化后的飞行器机理模型。本发明融合机理建模与神经网络建模的优点，实现机理与数据混合驱动下的机理模型迭代优化。

本发明授权一种基于数据和神经网络的机理模型参数迭代优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据和神经网络的机理模型参数迭代优化方法，其特征在于，包括： S1：针对飞行器已有的机理模型中各参数进行分类，包括但不限于空气动力参数、惯性参数、控制参数、制导参数；抽取每一类中对飞行轨迹影响最大的多个参数，分析并选取模型重点优化参数；其中，抽取每一类中对飞行轨迹影响最大的多个参数，具体为： 空气动力参数中，对飞行轨迹影响最大的参数包括升力系数、阻力系数和侧力系数； 惯性参数中，对飞行轨迹影响最大的参数包括飞行器的总质量和惯性矩； 控制参数中，对飞行轨迹影响最大的参数包括舵偏和推力； 制导参数中，对飞行轨迹影响最大的参数包括飞行器的导引方式和制导率；其中，引导方式是控制飞行器按预定轨迹飞行的方法； S2：收集飞行器飞行轨迹状态历史数据，对历史数据进行预处理，去除异常数据； S3：构建参数迭代优化模型，模型输入为某一时刻飞行器的状态量，包括但不限于飞行时刻、位置状态偏差量、速度状态偏差量、加速度状态偏差量、航向角状态偏差量；模型输出为飞行器机理模型的重点优化参数；基于采用当前重点优化参数的飞行器机理模型计算得到下一时刻状态估计值，与实际轨迹中的下一个时刻状态实际值进行作差处理，构建损失函数； S4：采用预处理后的历史数据对参数迭代优化模型进行训练，使机理模型仿真结果逐渐逼近实际数据，得到优化后的飞行器机理模型。

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