基于格拉布斯准则的膛压测试仪校准数据拟合方法

针对膛压测试仪模拟应用环境下的准静态校准数据存在偶然误差甚至粗差的问题,提出了将整体最小二乘(TLS)法与格拉布斯准则相结合的算法。以TLS法为基础,求解待估参数,并利用准则将异常点踢除,直至所有点在规定的阈值内为止。通过对测压器的校准数据拟合,并将该算法与最小二乘(LS)法和TLS法的待估参数求解对比,仿真实验表明:提出的算法拟合精度更优,对膛压测试仪的校准数据拟合更有适用性。

膛压测试仪模拟环境因子校准的数据拟合方法研究

针对膛压测试仪环境因子校准中的数据处理采用最小二乘法进行线性拟合,忽略异常值影响的问题,作者采用最小距离平方和法和加权最小二乘法两种方法分别对校准数据进行拟合,从F显著性检验和样本可决系数两个方面对仿真结果分析,并与最小二乘法相对比,找到更适合在高温高压高冲击的恶劣环境下采集的数据进行拟合的可方便使用的方法来代替最小二乘法,从而获得置信度高、可为武器身管设计提供数据依据的灵敏度系数。仿真结果表明,最小距离平方和法拟合效果最优,但其精度与最小二乘法相差很小,综合考虑最小二乘法因其使用简便更适合对膛压的校准数据进行线性拟合。