基于EMD和LSTM的火箭炮电气系统状态预测

为对火箭炮电气系统状态进行预测,提出一种基于EMD-LSTM的火箭炮电气系统状态数据预测方法。针对火箭炮电气系统状态数据的变化特点,将经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)良好的滤波特性和长短期记忆网络(long short term memory network,LSTM)优异的数据预测能力相结合,并进行预测分析实验。实验结果表明:该方法预测的数据与原始数据之间的均方根误差值较小,且优于直接对原始数据进行预测的结果,能为火箭炮电气系统故障预测提供可靠的数据。

多管火箭武器箱式复合材料定向器长期堆码贮存吸湿-蠕变耦合行为预测

为研究多管火箭武器箱式复合材料定向器长期堆码贮存吸湿-蠕变耦合行为,在Schapery非线性模型中引入湿移位因子,推导考虑吸湿效应的三维正交各向异性非线性蠕变本构模型。制备E-玻璃纤维/6509环氧树脂复合材料层压板,开展吸湿试验、静态力学性能试验和短期蠕变-回复试验,获得复合材料吸湿特性参数和吸湿率、应力相关非线性蠕变参数。采用有限元方法建立湿扩散-非线性蠕变耦合数值分析模型,预测箱式复合材料定向器贮存15 a后的蠕变变形。结果表明:在一般条件军用仓库中,贮存1 a时间后水分扩散到定向器内表面,贮存8 a后定向器基本达到饱和吸湿状态;所有20根定向器的最大残余变形位置都位于第2、3定位安装环之间,并且在三维空间内近似呈马鞍状分布;上下两行中间位置定向器的残余变形最大,最大值为0.38 mm;左右两列中间位置定向器的残余变形最小,最小值为0.33 mm.

基于BP神经网络的自行高炮车体姿态预测方法研究

针对目前技术难以实现高射速状态下对高炮载车姿态进行实时测试的问题,提出一种基于BP神经网络的姿态预测方法。建立某自行高炮刚柔耦合动力学模型,通过试验数据修正模型以保证仿真结果的可靠性。针对射击条件均匀设计工况并仿真,提取姿态信息,经过数据预处理建立样本库。在matlab中设计BP神经网络结构参数,通过训练完成载车姿态预测模型的构建。结果表明,在不同的工况下,代理模型均可快速实现姿态预测,且满足精度要求。

工业机器人三维虚拟监控系统的设计与实现

针对目前对工业机器人缺乏有效的手段进行实时监控的问题,以ABB-1400六自由度工业机器人为研究对象,设计了一种能够反映工业机器人实时状态并具有良好人机交互能力和真实感的三维虚拟监控系统。系统基于Unity3D虚拟现实引擎,通过结合三维实体建模技术、模型渲染技术以及数据采集与传输技术实现了B/S架构下工业机器人三维虚拟监控系统。现场调试的结果表明,该系统能够实时再现工业机器人的真实状态。