火炮反后坐试验装置设计与仿真研究

为设计火炮反后坐试验装置,分析了反后坐装置的结构和动作原理,并进行了力学计算.在此基础上,确定了反后坐试验装置设计方案.为了选取合理的冲击参数以保证反后坐试验装置的准确度,基于MSC.ADAMS软件建立了虚拟模拟试验装置,以冲击质量、冲击速度、接触刚度和阻尼系数作为试验因素,进行了计算机仿真和验证.仿真结果表明,该试验装置可以满足火炮反后坐实际试验要求,为火炮反后坐装置的可靠性研究提供了科学有效的方法.     

基于虚拟样机技术和灵敏度分析的地面火炮射击稳定性优化研究

传统的火炮设计和分析均基于“平面、对称和静平衡”三个基本假设,实际上是一种静态的分析方法,尽管在工程实践中引入了多种经验符合系数,但是火炮分析结果和试验的一致程度不能令人满意。这是因为火炮的射击过程是一个动力学过程,需要采用动力学分析方法。虚拟样机技术的出现为火炮射击稳定性研究提供了新的方法,文中在建立火炮动力学模型的基础上,通过选取火炮结构参数对火炮射击稳定性进行研究,利用虚拟样机分析高低机刚度和阻尼、大架刚度和阻尼、土壤介质刚度和阻尼、后坐质量偏心和耳轴位置偏心对火炮射击稳定性的影响。通过引入改进的相对灵敏度分析公式,解决具有不同量纲的影响因素的比较问题,进而确定影响火炮射击稳定性的重要结构参数。针对目前优化技术存在的局限性,以火炮射击稳定性为目标,采用优化子空间的逐层优化方法对火炮射击稳定性进行研究,找到一组使火炮稳定性最优的结构参数,证明虚拟样机技术对火炮系统动态特性仿真的可行性和优越性。最后,展望了虚拟样机技术在武器装备领域应用的前景。     

结构设计参数对火炮炮口振动影响的仿真及基于SQP方法的优化

基于ADAMS建立反映火炮射击动态特性的虚拟样机,定义归一化炮口振动的目标函数,采用灵敏度分析方法研究结构参数对炮口振动的影响,解决具有不同量纲的结构参数影响显著性对比难题,并获得对火炮射击精度有重要影响的结构参数。利用序列二次规划算法与虚拟样机融合,实现对结构参数的动态优化。研究结果表明该型火炮具有较大的设计改进空间。最后,展望虚拟样机技术的应用前景及下一步工作的研究方向。     

基于虚拟样机技术的火炮故障仿真及应用研究

通过分析火炮后坐过程,提出了表征火炮工作性能的三个指标。将虚拟样机技术引入武器装备故障仿真研究领域。结合Fortran语言编程,基于ADAMS建立了火炮虚拟样机。在建立典型故障模型的基础上,利用虚拟样机对各故障模式下的火炮性能进行了仿真。通过引入半相对灵敏度分析方法,得出节制环磨损是影响火炮性能重要因素的结论。最后,根据火炮极限射击条件,仿真获得了火炮安全工作时节制环磨损阈值,为火炮预防性维修提供了科学参考依据。     

结构多目标拓扑优化目标函数构建方法的研究

为实现结构材料的多目标拓扑优化设计,基于数学规划法提出一种广义的平均距离法,用以研究多目标拓扑优化目标函数的构建方法。介绍了运用平均距离法演变的将多目标转化为单目标的多种方法,并以汽车悬架控制臂为实例,应用演变的多种方法进行拓扑优化仿真研究。研究表明：运用平均距离法演变的多种方法可以灵活地构建多目标优化目标函数,基于所构建的目标函数可以寻找较优的构建方法,更好地将平均距离理念应用于多目标结构优化设计。     

火炮上架的多目标拓扑优化

为避免火炮上架单目标优化时无法考虑其它工况的缺点,提出将归一化指数加权准则与固体各向同性材料惩罚模型方法相结合的火炮上架多目标拓扑优化方法。应用所提方法对某型火炮上架进行多目标拓扑优化设计,得到同时满足火炮后座与复进工况下刚度要求的上架最优拓扑结构。对上架结构进行了有限元验证,确认所提方法的可行性。     

火炮冲击缓冲装置动态特性影响仿真分析与改进方法

冲击缓冲装置是火炮系统的核心部件,其性能的优劣对于整个火炮系统具有至关重要的作用。通过构建反映火炮冲击缓冲装置工作状况的虚拟样机,引入相对灵敏度分析方法研究设计参数对冲击缓冲装置动态特性指标的影响显著程度,解决了不同量纲设计参数的影响比较难题。基于指标无标度方法建立火炮冲击缓冲装置动态特性评估模型,给出指标薄弱度的定义和相关概念,提出冲击缓冲装置动态特性薄弱环节的确定方法,仿真算例及改进结果说明了该方法的有效性和虚拟样机技术的优越性。展望虚拟样机在武器装备工程研究领域应用的前景。     

基于均匀设计和NN-GA的CAD模型多目标直接优化方法

提出了一种基于试验数据的多目标直接优化方法,该方法采用均匀设计原理安排试验方案,利用三维CAD模型的参数化驱动特点,完成虚拟试验过程和数据获取,以试验数据为训练样本,建立了CAD模型参数与目标之间的非线性映射关系的神经网络模型,运用Pareto遗传进化算法和小生境技术对CAD模型进行多目标参数优化,可在指定区域内找出CAD模型的Pareto最优解集。     

基于RBF网络和遗传算法的丙烯腈收率优化

丙烯腈是一种重要的有机化工原料，在其生产过程中收率是一个关键指标．收率的高低直接影响厂家的效益。要获得高收率．必须使装置运行在一个最佳的工况范围内这很难通过对生产过程进行改变操作条件的反复试验来实现。然而，利用历史数据．通过模式识别技术在计算机上进行试验，不但可以节省大量物料消耗．且比在实际装置上试验更加迅速、经济和安全。     

基于虚拟样机技术的某型火炮开闩过程动力学特性研究

借助动力学仿真软件ADAMS建立了以外挂子程序和多碰撞为特征的某型火炮的开闩模型,研究了火炮开闩过程中的动力学特性,尤其是开闩碰撞力的变化规律及其影响。该模型去除了传统火炮设计中采用的撞击动作瞬间完成的假设,使计算结果更加符合实际,为深入研究火炮动力学问题提供了参考。     

RBF神经网络和均匀设计在塔式起重机安全状态模式识别中的应用

对径向基函数(RBF)神经网络的分类能力进行了分析，在塔式起重机安全状态模糊综合评判的基础上，构建了反映塔机状态参数与整机安全状态类别间映射关系的径向基函数网络，利用均匀设计给出训练样本对，并进行了实例计算，结果表明该方法可行有效。     

基于熵函数与离差最大化的客观赋权法研究

针对大型机械设备安全评价中评价指标客观权重随加权方法的选择而变化的问题,提出一种基于熵和评价对象离差最大化的客观综合赋权模型。该模型将不同客观赋权法得到的权重向量视为指标真实客观权重向量的离散随机变量,将权重系数定义为权重系数的概率函数的随机变量,考虑不同客观加权方法得到的权向量的不确定性和实际目标权向量的一致性要求,基于熵函数获取权系数的约束方程;针对权重与对象评价值的关系,将评价对象离差的最大化作为上述权重系数约束函数的补充,构建客观综合赋权模型,使获取的指标客观权重仅与其携带的原始信息相关,极大的提高了大型机械设备安全评价的客观性。算例验证了该模型的合理性和有效性。     

基于均匀设计方法的热板研究

光刻工艺中对热板表面的温度场均匀性有着极高的要求。在热板设计参数的选择问题上,通过使用均匀实验设计的方法,从均匀分散性的角度出发挑选代表点,并对这些代表点应用ANSYS仿真模拟软件进行分析,得到不同设计参数情况下的热板表面温度场均匀性数据。然后对代表点的仿真结果数据进行回归建模。经过验证,回归模型计算结果与仿真结果有较高的一致性。根据所得到的回归模型,热板设计人员可以方便的了解不同设计参数取值情况下的热板表面温度的均匀性,并更好的做出选择。     

电梯故障诊断的RBF神经网络方法研究

以电梯曳引机为研究对象,在阐述其振动故障的基础上,针对涡轮蜗杆减速器故障,给出了故障特征现象和故障代码.对已发生的蜗杆不平衡故障,分别采用RBF神经网络和BP神经网络,利用Matlab工具建模,给出了故障诊断结果,并进行结果分析比较.多次数据离线检验和实时在线监测结果均表明采用RBF神经网络方法能够及时、有效地检测出曳引机工作过程中的故障,并能够满足曳引机运行的实时性和鲁棒性等要求.     

基于改进RBF神经网络的动态测量误差预测方法

该文针对传统的RBF神经网络预测方法的局限性，引入次胜者受惩（RPCL）算法和递归正交最小二乘算法（ROLS），进行了动态测量误差实时预测算法的研究。理论分析和预测实例表明，该方法预测精度明显高于传统的方法，具有很强的学习与泛化能力，在处理动态测量误差序列的预报问题和提高动态测量精度方面具有很高的应用价值。     

均匀设计试验方法的铝合金高速切削参数优化

针对高速切削试验中常用试验设计方法多因素时水平数不能太多的问题,引入均匀试验设计方法,实现了多因素多水平的试验设计,验证了主轴转速、进给量及切削深度等参量对表面粗糙度的影响,并用MATLAB对实验数据进行了优化处理,得到了ZL101铝合金高速切削时的最佳切削参数。     

基于RBF神经网络精密定位预测控制研究

为了实现高速高精度定位，在RBF神经网络单步预测模型的基础上，建立多步预测控制系统，为当前高速定位控制提供操作指导。在定位过程中通过预测位置与实际位置比较，灵活调整定位速度。实验表明神经网络预测控制是实现高速高精度定位的有效手段。     

基于RBF神经网络的丝杠热误差模型研究

数控机床的定位精度是反映机床性能的一项重要指标,由丝杠和螺母相对运动产生的热变形严重影响定位精度。结合丝杠热变形的非线性等特点,采用径向基函数神经网络方法建立丝杠热变形误差模型。同时在XHFA2420大型仿形定梁龙门加工中心,对模型进行了实验验证。     

A Study for robustness of objective function and constraints in robust design optimization

Since randomness and uncertainties of design parameters are inherent, the robust design has gained an ever increasing importance in mechanical engineering. The robustness is assessed by the measure of performance variability around mean value, which is called as standard deviation. Hence, constraints in robust optimization problem can be approached as probability constraints in reliability based optimization. Then, the FOSM (first order second moment) method or the AFOSM (advanced first order second moment) method can be used to calculate the mean values and the standard deviations of functions describing constraints and object. Among two methods, AFOSM method has some advantage over FOSM method in evaluation of probability. Nevertheless, it is difficult to obtain the mean value and the standard deviation of objective function using AFOSM method, because it requires that the mean value of function is always positive. This paper presented a special technique to overcome this weakness of AFOSM method. The mean value and the standard deviation of objective function by the proposed method are reliable as shown in examples compared with results by FOSM method.     

网上考试系统研究与设计

本文介绍了基于Browse/Server模式的网上考试系统的研究及其初步应用.对系统的功能作了说明,并给出部分关键技术的具体实现方法.它实现了学生对学习内容的自测,教师通过对学生考试信息的分析,达到指导教学的目的.