【摘要】：火炮作為一種復(fù)雜的機(jī)電液系統(tǒng),其發(fā)射過程伴隨著復(fù)雜的相對運動、接觸碰撞、磨損燒蝕等具有參數(shù)非線性、結(jié)構(gòu)超靜定特征的物理化學(xué)現(xiàn)象。這些現(xiàn)象通常難以利用常規(guī)建模方法準(zhǔn)確描述,而系統(tǒng)辨識理論為解決上述難題提供了一條有效途徑。本文以此為研究背景,結(jié)合"XXX時變力學(xué)理論研究"和"XXX傳遞規(guī)律理論研究"兩個國防"973 "項目,對火炮典型機(jī)構(gòu)的動力學(xué)建模與參數(shù)辨識進(jìn)行了系統(tǒng)性研究,主要內(nèi)容包括:(1)建立了由活門式制退機(jī)、浮動活塞式復(fù)進(jìn)機(jī)、短節(jié)制桿式制退復(fù)進(jìn)機(jī)、液壓式縱動開閂機(jī)構(gòu)、橫動式開閂機(jī)構(gòu)、扭桿平衡機(jī)等火炮典型機(jī)構(gòu)抽象出的兩自由度發(fā)射機(jī)構(gòu)動力學(xué)模型,深入研究了參數(shù)線性結(jié)構(gòu)靜定、參數(shù)線性結(jié)構(gòu)超靜定、參數(shù)非線性結(jié)構(gòu)靜定和參數(shù)非線性結(jié)構(gòu)超靜定四類發(fā)射機(jī)構(gòu)動力學(xué)參數(shù)辨識問題。利用最小二乘衍生算法辨識出了有色噪聲干擾下參數(shù)線性結(jié)構(gòu)超靜定發(fā)射機(jī)構(gòu)的剛度與阻尼;引入有限數(shù)據(jù)窗或基函數(shù)擬合概念,利用最小二乘法有效地辨識出了有色噪聲干擾下參數(shù)非線性結(jié)構(gòu)靜定發(fā)射機(jī)構(gòu)的阻尼;并在上述辨識概念基礎(chǔ)上,通過合理設(shè)定待辨識參數(shù)搜索空間,使用遺傳算法和粒子群算法,辨識出了參數(shù)非線性結(jié)構(gòu)超靜定發(fā)射機(jī)構(gòu)的剛度與阻尼,有效地避免了最小二乘法目標(biāo)函數(shù)與參數(shù)邊界不可控的缺點;定量描述了動力學(xué)模型中運動非線性項,并結(jié)合參數(shù)辨識基本原理得出不能忽略運動非線性項的結(jié)論。(2)分析了火炮機(jī)構(gòu)動力學(xué)參數(shù)測試測試中所使用的激光位移傳感器、壓電加速度傳感器和壓電式壓力傳感器的測試原理與測試誤差,設(shè)計了用以減少測試誤差的激光位移傳感器安裝夾具和加速度傳感器固定裝置。從測試器材、測試環(huán)境及實踐操作三大方面,討論了高速攝影機(jī)、光學(xué)鏡頭、光線傳輸、振動沖擊、攝影光位、曝光時間和坐標(biāo)標(biāo)定等因素對高速攝影系統(tǒng)測試誤差造成的影響,并提出了一種使用動靜標(biāo)記點來減少誤差的圖像后處理方法,成功地將5級自然風(fēng)速條件下的測試誤差由4mm減少至0.02mm;設(shè)計了火炮身管標(biāo)定裝置,有效地提高了火炮身管軸線、標(biāo)記自身軸線和跟蹤坐標(biāo)軸線的三線重合度,減少了坐標(biāo)標(biāo)定因素對測試精度的影響。(3)對火炮大位移運動發(fā)射機(jī)構(gòu)的動力學(xué)建模與參數(shù)辨識問題進(jìn)行了深入研究,提出以多重約束邊界條件代替原有全約束邊界條件的建模思想。構(gòu)建了大位移運動發(fā)射機(jī)構(gòu)模擬裝置的偏心驅(qū)動等效物理模型,結(jié)合模擬裝置動力學(xué)參數(shù)測試研究,合理設(shè)定等效物理模型待辨識參數(shù)的搜索空間,最后運用遺傳算法辨識出了等效物理模型的未知參數(shù)。將驅(qū)動器儲氣室氮氣驅(qū)動做功過程近似處理為氣體絕熱膨脹過程,利用變步長微分求解方法數(shù)值計算出了相關(guān)物理參數(shù),并對偏心驅(qū)動作用下模擬裝置的功能關(guān)系進(jìn)行了定量評估。(4)將擠進(jìn)阻力與擠進(jìn)速度之間的函數(shù)關(guān)系近似表征為擠進(jìn)阻力與應(yīng)變率之間的映射關(guān)系,通過基于球面成像原理的火炮坡膛檢測裝置和基于激光三角測距原理的火炮坡膛檢測裝置精確測繪了待研究火炮坡膛與彈帶的實際結(jié)構(gòu)尺寸,在區(qū)別有膛線直膛、有膛線坡膛和無膛線坡膛三部分?jǐn)D進(jìn)特性的基礎(chǔ)上,提出了綜合考慮材料動力學(xué)行為及坡膛與彈帶結(jié)構(gòu)的擠進(jìn)阻力建模方法。結(jié)合該火炮彈帶擠進(jìn)動力學(xué)測試結(jié)果,通過合理設(shè)定目標(biāo)函數(shù)與參數(shù)區(qū)間,利用遺傳算法辨識出了擠進(jìn)阻力模型的參數(shù)。通過對比由該擠進(jìn)阻力模型計算出的其余四種發(fā)射工況下的擠進(jìn)阻力與有限元數(shù)值模擬的擠進(jìn)阻力,進(jìn)一步驗證了該擠進(jìn)阻力模型的適用性。
【圖文】：

±論文邐邐邐火炮典型機(jī)構(gòu)動力學(xué)建模與參數(shù)相應(yīng)方案也是這部分研究工作的難點所在。逡逑主要內(nèi)容及章節(jié)安排逡逑火炮典型機(jī)構(gòu)的研制對動為學(xué)參數(shù)有著迫切需求，目前研究主要集中在火炮動力學(xué)建模理論和方法領(lǐng)域，，而在火炮動力學(xué)參數(shù)辨識領(lǐng)域的研究較少。本文究背景，對火炮典型機(jī)構(gòu)動力學(xué)建模與參數(shù)辨識問題進(jìn)行了深入研究。全文共，章節(jié)內(nèi)容及邏輯關(guān)系如圖１．１所示。逡逑第１章逡逑

絡(luò)的學(xué)習(xí)過程類似，但ＲＢＦ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層函數(shù)為高斯基函數(shù)（式２．％），且從隱含層逡逑到輸出層的映射是線性的。采用這種局部逼近的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可加快學(xué)習(xí)速率并避免局部極逡逑小值，非常適合動態(tài)系統(tǒng)的辨識問題。一個典型ＲＢＦ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)可由圖２．４表示：逡逑：疆＾逡逑！邋＼逡逑Ｉ邐Ｉ逡逑！邋？逡逑！邋＜逡逑輸入層邋隱含層邐輸出層逡逑Ｉ邐逡逑圖２．４典型ＲＢＦ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)逡逑W中，表示輸入層第ｆ？個節(jié)點的輸入，0為隱含層函數(shù)，ＡＣｊ為第７？個節(jié)點高斯函數(shù)中逡逑２７逡逑
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TJ301

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本文編號：2617359