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在火炮射击过程中,身管烧蚀磨损会对火炮性能产生不利影响,烧蚀磨损量预测对提高火炮性能及寿命均有较大意义。由于常规数据拟合和预测方法在预测火炮身管烧蚀磨损量时存在较大的误差,在分析传统预测模型优化方法的基础上,针对身管烧蚀磨损量具有单调性和波动性特点,提出了改进的灰色模型ANGM(1,1),并结合基于粒子群算法优化的BP神经网络模型,建立了ANGM-PBP组合模型。对实弹射击测得的16组试样的实例应用分析表明,该组合预测模型的相对误差在±3%以内,平均相对误差低至0.74%,说明该组合模型的精度较高,适应性和可靠性均有所增强。该研究为火炮身管寿命预测提供了解决方案。 相似文献
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针对扫雷作战仿真中的参数优化问题,论述了BP神经网络和遗传算法在扫雷参数优化中的应用。首先对某作战背景下的扫雷作战效能进行了详细分析,给出了雷区清扫率的计算方法;然后利用BP神经网络建立了扫雷参数与雷区清扫率之间的数学模型;最后通过遗传算法对扫雷参数进行优化研究。研究结果表明,该方法能够较精确地建立扫雷作战效能模型,并能快速搜索到最优扫雷参数组合条件。 相似文献
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针对供暖系统热负荷短期预测问题,利用改进的遗传算法(genetic algorithm,GA)对BP神经网络(back propagation neural network)的初始权值和网络结构进行优化,并在遗传进化过程中采取保留最佳个体的方法。该方法克服了一般BP网络初始权值的随机性和网络结构训练过程中的所带来的网络震荡,以及一般BP网络容易陷入局部极小等问题。同时结合一般BP神经网络方法进行仿真实验和分析比较,结果表明:该方法具有全局寻优能力,预测精度高,绝对和相对误差较小,收敛速度快,能够有效针对供暖系统热负荷进行短期预测。 相似文献
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身管熔化烧蚀的预测数学模型 总被引:6,自引:2,他引:6
熔化烧蚀是火炮身管内膛烧蚀的机理之一。文中由身管寿命判别条件Δdmax建立了身管熔化烧蚀预测计算模型,从原理上对各种延缓烧蚀速度、提高身管寿命的措施,如采用内膛镀铬、使用冷火药和护膛剂等进行了阐述;同时基于该模型指出采用身管主动冷却技术是延长火炮身管寿命最有效的措施之一。 相似文献
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环形聚能装药相比传统的聚能装药具有侵彻口径大的优势,为了得到可以形成稳定的环形聚能射流的最优环形药型罩结构,提出了一种将数值模拟结果与BP神经网络相结合,并通过遗传算法对环形药型罩进行优化设计的方法。首先,利用正交试验法对环形药型罩进行方案设计,得到各因素对环形聚能射流稳定性的重要程度,其次利用LS-DYNA软件进行数值模拟得到最初的样本数据,然后通过MATLAB软件拟合出神经网络训练所需的样本数据,接着将环形药型罩结构参数作为BP神经网络的输入,射流头部速度、射流横向速度、射流长度分别作为输出进行训练,同时将测试值作为适应度,最后结合遗传算法选择最优的环形药型罩结构参数。研究结果表明:影响环形聚能射流成形的主要因素是药型罩口径和锥顶角,次要因素为药型罩罩顶厚、内罩偏移量和外罩偏移量;当药型罩罩顶高为0.81 mm,药型罩口径为15.43 mm,罩顶角为61.89°,内罩偏移量为11.38%,外罩偏移量为14.36%时所形成的环形射流形态比正交实验所得环形聚能射流更好。 相似文献
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基于遗传算法的BP神经网络燃速相关性研究 总被引:2,自引:0,他引:2
采用遗传算法和BP神经网络相结合的方法,对人工神经网络的连接权值和神经元阐值进行优化搜索。该方法用于固体推进剂燃速相关性研究,计算结果表明其泛化能力强,预估精度高。 相似文献
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本系统针对装甲装备润滑油样中有关磨粒图象、油藏理化指标等各类数据和特征值信息,利用基于BP神经网络的集成化智能诊断系统实现被监测设备内部磨损趋势的自动状态监测与智能故障诊断,并在不同层次上提供定量化且形式简明的趋势报告与诊断报表,作为决策与判断依据,以协助工业现场或军工单位更高效、准确地完成设备的保养和维修工作。 相似文献
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装备伴随使用时间的增长,失效率会不断升高;因此准确预测装备失效率,对于及时准确评估装备性能,开展视情维修具有重要的指导意义;鉴于BP神经网络的高度非线性映射能力,利用此模型对装备失效率进行预测;分析得到了BP模型的输入层和中间层的最优神经元数;此时实际值与预测值的方差为0.038 7,达到要求。 相似文献
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为提高烧蚀火炮内弹道仿真精度,在文献\[1\]火炮烧蚀内弹道理论基础上,保持火药几何燃烧定律、火药燃速定律和体现起始部膛线烧蚀的弹丸起动压力方程不变,通过对变炮膛截面积、变药室容积、弹后烧蚀容积增量等全膛烧蚀磨损特征的分析和计算,建立体现全膛烧蚀的弹丸运动方程和内弹道基本方程,从而建立烧蚀磨损内弹道模型。借鉴经典内弹道诸元解算方法,导出烧蚀磨损内弹道模型解算方法。以某火炮试验数据为例进行仿真烧蚀磨损内弹道计算,仿真结果表明:初速仿真值与试验值误差为0.9%,能够满足火炮工程实践3%的仿真误差要求;仿真精度优于文献\[1\]的火炮烧蚀内弹道方法,证明了所建立的烧蚀磨损内弹道模型和诸元解算方法是正确的,可用于烧蚀磨损火炮身管寿命预测。 相似文献
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《火炮发射与控制学报》2015,(3)
针对火炮身管烧蚀磨损量受多种因素影响,变化趋势复杂,难以通过建立准确的数学模型进行预测的问题,在采用灰色动态模型对身管烧蚀磨损量进行预测的基础上,构造了组合灰色神经网络预测模型进行预测。结果表明,通过组合灰色神经网络模型可以得出较单一模型预测更加准确的预测值,能更好地反映内膛烧蚀磨损量的发展规律。 相似文献