南京航空航天大学学报

作者：戴勇，马智勇，刘海瑞，刘浩，章雨驰，俞梦冉，李鹏，钱征华，李彤韡

单位：南京航空航天大学航空学院，南京 210016;中国融通集团第六十研究所，南京 210016；,南京航空航天大学航空学院，南京 210016;海装驻南京地区第四军事代表室，南京 211100；,南京航空航天大学航空学院，南京 210016；,南京航空航天大学航空学院，南京 210016；,南京航空航天大学航空学院，南京 210016；,南京航空航天大学航空学院，南京 210016；,南京航空航天大学航空学院，南京 210016；,南京航空航天大学航空学院，南京 210016；,中国航空工业集团公司金城南京机电液压工程研究中心， 南京 211106;航空机电系统综合航空科技重点实验室，南京 211106；

关键词：船舶;长短期记忆网络;姿态预测;靶机发射

基金：国家重点研发计划（2023YFEO111000）；国家自然科学基金（12172171，12372151，12061131013）；中央高校基本科研业务费资助项目（NS2022011）；航空航天结构力学及控制全国重点实验室自主研究课题（MCMS-I-0522G01）；江苏省自然科学基金（BK20211176）；江苏省双创计划资助项目（JSSCBS20210166）；航空科学基金（20200028052011）。

为提高舰载靶机发射过程中船舶运动姿态的预测精度，使用基于长短期记忆（Long short-term memory， LSTM）网络的船舶姿态预测方法。针对长时预测导致的误差累计问题，提出了改进窗口滑动法，通过对每次预测结果进行变分模态分解（Variational mode decomposition， VMD）滤波，消除累积误差引起的预测结果振荡。通过有限元仿真及自主设计的船模实验平台开展波浪水池试验，采集横摇、纵摇、垂荡等关键姿态参数的时序数据。实验设置涵盖1级至5级典型海况条件。实验结果表明，该模型在升沉位移、横摇角及纵摇角预测中，均方误差（Mean squared error， MSE）最大降幅可达99.4%，MAPE降低至2.11%，验证了其工程应用的有效性。研究成果可为舰载靶机发射引导系统提供高精度的船舶运动态势预判，对提升着舰安全性具有重要工程价值。

来源：2025年第5期

《南京航空航天大学学报》期刊编辑部

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