基于分离点信息的火箭残骸落点计算模型

为预测某火箭残骸落点,需建立一套精确度高、快速高效、经济性好的落点计算模型;对残骸弹道特性进行分析后,基于火箭与残骸分离时的位置和速度信息,通过分段拟合的方式建立空气阻力系数与H、V的直接关系,较好的体现残骸在大气中的气动参数;运用动力学原理建立系列方程组,积分得到残骸运动轨迹数据;计算对比了绝对误差和相对误差并与其他类似模型进行了对照,证明该落点计算模型在精度、效率和经济性上处于较为均衡的位置,能够起到辅助发射指挥人员决策的效果。     

集成学习在装备小样本试验缺失数据插补上的应用

针对装备试验数据量有限和装备测试数据易缺失的现状,提出了一种基于集成学习的回归插补方法。以随机森林和XGBoost算法为回归器,通过设定快速填充基准和特征重要性评估策略的方法,改进数据子集重建和训练集与测试集的迭代划分策略,使用Optuna框架实现回归器超参数的自动优化,在某型导弹发射试验上进行实例验证。结果表明,使用集成学习算法的回归插补效果明显优于传统的统计量插补法以及KNN和BP神经网络,在不同缺失比例下的回归确定系数结果均保持在0.95以上,能有效解决装备小样本试验数据缺失的问题,并利用KEEL公测数据集验证了该方法的推广价值和通用性。     

基于VPX总线的潜射导弹综合电气系统集成化设计

针对当前型号装备存在的带宽不足、体积庞大、信息共享程度不高、硬件标准化程度不高等问题,提出了潜射导弹测控系统集成化设计使用需求、维修保障需求、环境对系统的需求、信息采集与共享需求,对VPX总线与PXI、VXI、LXI总线的可选择性、速度、集成度、体积、精度、电磁屏蔽等性能进行了对比,提出了潜射导弹地面综合电气系统集成化设计方案,该方案包括指挥控制中心、中间控制系统和执行部分三层网络结构;针对潜射导弹测试控制信号,提出了基于VPX总线的测控系统设计方案,并分析了主要组成及其功能;通过对此方案的验证试验及分析可知,潜射导弹综合电气系统采用VPX总线设备可实现集成化、小型化,满足部队使用与维修保障需求。     

优化支撑向量机及其在陀螺仪参数漂移预测中的应用

针对支撑向量机的结构参数和核函数中的参数主观确定的局限性。将遗传算法和支撑向量机相结合,提出一种优化的支撑向量机算法。首先将支撑向量机的参数以及核函数参数进行基因编码,利用支撑向量机的泛化误差函数作为适应度函数,然后用遗传算法进行优化,有效提高了支撑向量机的学习能力及推广能力。将该算法用于陀螺仪参数漂移预测中,仿真结果验证了算法的可行性和有效性。     

神经网络规则抽取评估方法

神经网络规则抽取是神经网络领域的一个重要方向,但是对抽取的规则评估算法却很少.针对这一问题,提出了神经网络抽取规则评估方法.首先证明所有的规则形式都可以统一为区间的形式,然后在区间算法的基础上提出规则评估方法.评估的标准有四个:覆盖性、准确性、矛盾性,以及冗余性.由于规则的矛盾性和冗余性是规则之间的问题,所以该文仅仅研究规则的覆盖性和准确性,提出了覆盖性判断定理,并提出了覆盖性、准确性判断算法.实例证实了该算法的有效性.     

基于测试数据的装备健康状态评估方法

针对当前装备健康状态评估方法无法反映健康状态变化过程的问题,提出了一种基于测试数据的装备健康状态评估方法。该方法通过对待测部件进行测试,观察测试数据变化规律并对比测试数据的正常范围,分别计算测试部件的基本健康度、健康度变化率和健康度变化幅度,得到了装备动态变化过程中的健康度数学模型,并建立了串联、并联系统的武器装备健康状态评估方法。利用该方法分别对某型潜射导弹发动机、伺服机构液压源的测试数据进行实例分析,结果表明该方法可准确真实反映装备健康状态的变化过程,提供使用者科学有效的故障预测和维修决策依据,更加符合装备基于状态的维修要求,提高了装备完好率和任务完成率,具有较强的可操作性。     

基于支持向量机集成的导弹发动机压力预测

针对导弹发动机压力下降难以预测的问题,根据某型导弹发动机压力实测数据,首先将实测数据进行插值处理,然后利用前5组数据为输入数据,后一组数据为预测数据,采用支持向量机集成方法对导弹发动机压力进行模型辨识,实现导弹发动机压力预测.通过对3组发动机压力实测数据进行仿真分析,发现支持向量机集成预测误差最大为0.102%,满足导弹发动机压力预测要求,对导弹发动机压力预防性维修具有重要作用.     

HTPB推进剂冲击发火判据的试验研究

为探究某型HTPB推进剂冲击发火的判据,对落锤试验进行了改进,在底座中引入聚偏二氟乙烯膜(PVDF)压电膜,测量推进剂受落锤冲击下的应力峰值,得到50%冲击发火的临界落高与应力;基于分离式霍普金森压杆的冲击发火试验,对比并分析了在不同的冲击应力加载条件下,推进剂临界冲击发火的影响条件,并给出该型推进剂的50%冲击发火判据。结果表明,应力峰值与特性落高的关系满足σ=175.09 H 0.5,50%特性落高为75 cm,100%不发火的最大落高为68 cm。在20、30和40 cm子弹冲击条件下,推进剂50%冲击发火的应力峰值分别为2760、2410和2120 MPa,作用持续时间分别为76、100和130μs,推进剂的冲击发火与推进剂受到的冲击应力大小和作用时间直接相关,通过σ^2τ=K判据可以较好地判断推进剂的冲击发火临界条件,且确定了K值为574.6MPa^2·s。     

基于云计算的智能测试保障体系构建

针对当前武器装备系统复杂以及测试保障难度大的问题,提出基于云计算的装备智能测试保障体系。该体系以云化智能测控网及运行其上的人工智能算法组成的云计算平台为基础,结合装备的自主保障流程,设计一种基于认知的智能测试与保障方法,实现装备的智能测试与自主保障。基于认知的智能测试以装备的测试性设计为前提,包含机内测试和机外测试两种方式,其运行原理相同,通过云化智能测控网,依托云计算,对获得的历史数据和实时数据进行自组织学习,实时调整装备测试机制、数据传输机制和数据分析与故障预测机制,为实现装备的自主保障提供智能决策支持。     

潜射导弹出筒速度影响因素相关性分析

针对潜射导弹出筒速度影响因素的问题,建立精确的潜射导弹出筒速度解析模型。利用简单相关法、偏 相关分析法,根据实测数据,对发射深度、潜艇对流航速、海流对地速度、海流流向和海情(有效波高)等因素进行 相关性分析,找到与出筒速度显著相关的因素。该研究结果对潜射导弹的可靠发射具有指导作用。