發(fā)布時(shí)間：2021-02-09 11:04

　　射擊穩(wěn)定性與射擊密集度是體現(xiàn)車載火炮綜合作戰(zhàn)性能的關(guān)鍵指標(biāo),也是進(jìn)行車炮匹配問(wèn)題研究與優(yōu)化的重要內(nèi)容。針對(duì)穩(wěn)定性參數(shù)與炮口擾動(dòng)參數(shù)時(shí)空屬性不同,在ADAMS中無(wú)法進(jìn)行綜合優(yōu)化的難題,結(jié)合多體動(dòng)力學(xué)仿真軟件ADAMS、Box-Behnken試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法及Matlab遺傳算法工具箱等技術(shù)提出了融合射擊穩(wěn)定性與炮口擾動(dòng)的組合優(yōu)化方案,并基于某車載火炮虛擬樣機(jī)對(duì)上述方法進(jìn)行了驗(yàn)證。根據(jù)優(yōu)化結(jié)果,某車載火炮車尾跳高、車尾側(cè)移、炮口位移均獲得較為明顯的優(yōu)化效果,為車載火炮車炮總體參數(shù)優(yōu)化匹配研究奠定了基礎(chǔ)。 

【文章來(lái)源】：計(jì)算機(jī)仿真. 2020,37(02)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【部分圖文】：

火炮射擊性能綜合優(yōu)化方案

迭代計(jì)算是多目標(biāo)優(yōu)化求解基本手段,但一般的迭代方法容易陷入局部最優(yōu)陷阱,不能在全局范圍內(nèi)確定問(wèn)題的最優(yōu)解。而遺傳算法從“種群”出發(fā),模擬生物界遺傳進(jìn)化的基本機(jī)制,具有較好的全局搜索能力。遺傳算法通過(guò)模擬生物進(jìn)化過(guò)程中繁殖、交叉和基因突變等現(xiàn)象,在每次迭代中都保留一組候選解,并按某種指標(biāo)從解群中選取較優(yōu)的個(gè)體,利用交叉算子、變異算子產(chǎn)生新的個(gè)體,進(jìn)而產(chǎn)生新一代的候選解群,重復(fù)此過(guò)程,直到滿足收斂條件[10]。遺傳算法求解流程如圖2所示。3 仿真算例

車載火炮的總體結(jié)構(gòu)由底盤部分、駐鋤、后支撐、上架、搖架及后坐部分等幾部分組成[11]。在射擊過(guò)程中,火炮后坐部分在炮膛合力、制退機(jī)力和復(fù)進(jìn)機(jī)力的作用下沿身管軸線完成后坐和復(fù)進(jìn)運(yùn)動(dòng);由于蝸桿的軸向移動(dòng),造成搖架沿耳軸軸線、上架沿座圈中心做輕微的旋轉(zhuǎn)振動(dòng);在射擊過(guò)程中,車輪不接觸地面,全炮的重力及后坐阻力由駐鋤和后支撐傳遞給土壤。車載火炮的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖3所示。圖3 車載火炮拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[3]車載榴彈炮射擊穩(wěn)定性仿真與分析[D]. 張義真.南京理工大學(xué) 2006



本文編號(hào)：3025536