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基于Elman網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)引頭艙停放溫度環(huán)境條件預(yù)計(jì)

發(fā)布時(shí)間:2022-02-22 18:05
  目的克服現(xiàn)場(chǎng)溫度測(cè)試難以短時(shí)間內(nèi)獲得高溫極值的缺陷,準(zhǔn)確制定導(dǎo)彈導(dǎo)引頭艙機(jī)場(chǎng)停放高溫環(huán)境條件,提出一種導(dǎo)引頭艙內(nèi)高溫預(yù)計(jì)的方法。方法在導(dǎo)引頭艙內(nèi)溫度測(cè)試數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,建立基于Elman網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)引頭艙溫度預(yù)計(jì)模型,并與BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)計(jì)模型、線性網(wǎng)絡(luò)預(yù)計(jì)模型進(jìn)行對(duì)比,通過(guò)均方誤差(MSE)、擬合相對(duì)誤差(MRE)和最大絕對(duì)誤差(MAE)等指標(biāo)評(píng)估3種模型的預(yù)計(jì)能力。結(jié)果基于Elman網(wǎng)絡(luò)的溫度預(yù)計(jì)模型精度比BP網(wǎng)絡(luò)高出約1℃,比線性網(wǎng)絡(luò)高出約1.5℃。結(jié)論 Elman網(wǎng)絡(luò)溫度預(yù)計(jì)模型具備準(zhǔn)確預(yù)計(jì)導(dǎo)引頭艙內(nèi)溫度的能力,該方法可用于導(dǎo)彈停放溫度預(yù)計(jì)工作,為確定導(dǎo)彈貯存溫度環(huán)境適應(yīng)性要求提供參考。 

【文章來(lái)源】:裝備環(huán)境工程. 2020,17(07)

【文章頁(yè)數(shù)】:6 頁(yè)

【部分圖文】:

基于Elman網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)引頭艙停放溫度環(huán)境條件預(yù)計(jì)


BP網(wǎng)絡(luò)、Elman網(wǎng)絡(luò)、線性網(wǎng)絡(luò)測(cè)試數(shù)據(jù)溫度預(yù)計(jì)結(jié)果

極值,高溫環(huán)境,溫度


為確定導(dǎo)引頭艙高溫貯存環(huán)境條件,給出停放高溫極值,采用Elman網(wǎng)絡(luò)預(yù)計(jì)模型預(yù)計(jì)導(dǎo)彈在機(jī)場(chǎng)停放時(shí)的最高溫度。溫度預(yù)計(jì)模型輸入采用GJB 150A中給出的的高溫日循環(huán)條件,具體量值如圖5a—c所示。其中大氣溫度6—16時(shí)逐漸上升至49℃,16—20時(shí)逐漸下降。太陽(yáng)輻射強(qiáng)度6—12時(shí)逐漸上升至1200 W/m2附近,12—20時(shí)逐漸下降。相對(duì)濕度7—13時(shí)逐漸下降至3%附近,13—19時(shí)保持平穩(wěn),19—21時(shí)逐漸上升。午后太陽(yáng)輻射、相對(duì)濕度與大氣溫度相繼達(dá)到極值,其對(duì)應(yīng)的最高氣溫、最強(qiáng)太陽(yáng)輻射與最低相對(duì)濕度代表了世界范圍內(nèi)最嚴(yán)酷高溫自然環(huán)境下的氣象數(shù)據(jù)。模型預(yù)計(jì)結(jié)果如圖5d所示,午后導(dǎo)引頭艙內(nèi)溫度出現(xiàn)高溫極值。高溫日循環(huán)條件及預(yù)計(jì)艙內(nèi)溫度極值及其對(duì)應(yīng)時(shí)刻見表2,導(dǎo)引頭艙內(nèi)溫度高溫極值為66.61℃,對(duì)應(yīng)時(shí)刻15:51。艙內(nèi)溫度達(dá)到高溫極值對(duì)應(yīng)時(shí)刻早于大氣溫度,晚于太陽(yáng)輻射及相對(duì)濕度極值時(shí)刻。4 結(jié)語(yǔ)

網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖,網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),隱含層,輸入層


Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以下簡(jiǎn)稱Elman網(wǎng)絡(luò),其網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1所示。模型分為4層:輸入層、隱含層、連接層和輸出層。隱含層輸出通過(guò)連接層延遲存儲(chǔ),自連到輸入層,構(gòu)成反饋結(jié)構(gòu),從而建立動(dòng)態(tài)預(yù)計(jì)模型,目前已證實(shí)該網(wǎng)絡(luò)擅長(zhǎng)解決時(shí)序數(shù)據(jù)預(yù)計(jì)問(wèn)題[12]。1.2 溫度預(yù)計(jì)模型

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的短期光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)[J]. 劉佳林,李剛,王騰飛.  科技與創(chuàng)新. 2019(02)
[2]基于熱網(wǎng)絡(luò)模型的導(dǎo)彈貯存溫度預(yù)計(jì)方法[J]. 羅成,萬(wàn)軍,丁晨,孫永生.  裝備環(huán)境工程. 2017(06)
[3]現(xiàn)代導(dǎo)彈導(dǎo)引頭發(fā)展綜述[J]. 湯永濤,林鴻生,陳春.  制導(dǎo)與引信. 2014(01)
[4]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫度預(yù)測(cè)方法[J]. 李會(huì)兵.  電子測(cè)試. 2013(19)
[5]某型空空導(dǎo)彈貯存壽命研究[J]. 朱覓,王衛(wèi)國(guó),吳昌.  國(guó)防技術(shù)基礎(chǔ). 2007(05)

博士論文
[1]裝備貯存壽命整機(jī)加速試驗(yàn)技術(shù)研究[D]. 譚源源.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2010



本文編號(hào):3639963

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