基于粒子群-牛顿算法的弹丸阻力系数辨识

针对传统牛顿迭代法在辨识弹丸气动参数时需要精确估计参数初值的问题,提出了基于粒子群初值选取的牛顿迭代优化算法辨识弹丸的零升阻力系数。采用弹丸的六自由度模型作为系统模型,以最大似然准则作为辨识判据,结合粒子群算法的群体搜索性以及牛顿迭代法的局部细致搜索性,对辨识判据进行了优化,并且根据灵敏度计算分析了参数的可辨识性。通过仿真和实际数据辨识对算法的精确性和可靠性进行了验证。仿真和实际辨识结果表明,该方法能有效地辨识旋转弹丸零升阻力系数,可为进一步提高射表精度、节省用弹量提供参考价值。

基于神经网络算法的弹丸阻力系数辨识

为了解决传统辨识方法在应用于弹丸气动参数辨识时所存在的建模误差问题,基于极大似然准则,采用神经网络-牛顿法,对无控旋转弹丸的飞行状态数据进行处理,提取出其零升阻力系数。仿真结果表明,该算法具有较高的辨识精度和可靠性。基于实测数据,采用该算法和应用已成熟的扩展卡尔曼滤波算法进行辨识。结果表明,神经网络算法的前期辨识精度较高,但中期误差较大,而扩展卡尔曼滤波的前期精度较差,故可结合二者的优点有效地解决工程实际问题。

基于差分进化算法的供热管网阻力系数辨识

提出基于差分进化算法的多工况供热管网阻力系数辨识方法,先辨识室外管段和变阻力末端管段的阻力系数,确定室外管段阻力系数满意值,将其作为已知条件再次辨识变阻力末端管段的阻力系数。对有14个变阻力末端管段的实际管网试算,经过17个连续工况的辨识后停止,平均每个工况辨识127次,变阻力末端管段辨识结果的计算流量与观测流量的相对误差绝对值在0.5%以内,表明该方法可获得较高精度的辨识结果。

基于遗传算法的供水管网阻力系数辨识

利用遗传算法求解由连续性方程和能量方程组成的供水管网阻力系数辨识方程组,可以得到有一定可信度的辨识方程组的解,该解可以作为管网阻力系数的辨识结果。利用该辨识方法对实际算例进行计算,所得辨识结果证明了基于遗传算法的供水管网阻力系数辨识方法的实用性和合理性。该方法也可以应用于其他管网阻力系数辨识,如供热管网等。

基于遗传算法的燃气管道阻力系数辨识研究

结合遗传算法与水力计算模型,将城市燃气管网的实际数据与阻力系数辨识后水力计算结果进行对比,以建立与实际情况相符的管网仿真系统。以某地3个气源枝状高压管网为例,将节点实测压力与阻力系数辨识后节点计算压力进行对比,结果表明辨识后的管网水力计算结果相对误差在工程设计的范围内。基于MATLAB图形用户界面GUI开发阻力系数辨识和水力计算软件。软件载入相应数据后,能够进行水力计算及阻力系数辨识,用户界面友好,操作方便,结果直观。

火箭炮射表编拟及发射诸元快速装定研究

研究火箭炮射表编拟方法 ,分析了射表试验数据处理中的阻力系数辨识、出炮口初速确定、主动段终点诸元数据处理、动态推力数据提取等 ,建立火箭炮射表刚体六自由度弹道模型 ,利用编写的火箭弹六自由度弹道仿真程序 ,对某远程火箭弹进行仿真计算 ;针对传统方法进行火箭弹发射诸元装定中容易出现的问题 ,提出在火控计算机实现火箭弹发射诸元快速装定的方法 。