基于ANSYS／LS—DYNA的电子装备爆炸冲击振动损伤建模研究

针对电子装备爆炸冲击振动损伤问题，设计了损伤模拟的基本方案；采用ANSYS／LS—DYNA建立了二维“爆炸源-地面-弹性体-电子装备”模型；通过模型试验，获得了与实际爆炸冲击振动特性相吻合的加速度、位移和应力等数据。     

基于形态分量分析和EEMD样本熵的自动机故障诊断

针对自动机故障诊断过程中振动信号故障特征较难提取的问题,提出了结合形态分量分析(MCA)和总体经验模态分解(EEMD)的自动机故障特征提取方法。根据自动机振动信号组成成分的形态差异,利用形态分量分析方法构建不同的稀疏字典对各组成成分进行分离,消除噪声分量,提取出反映主要故障特征的冲击分量;对所提取的冲击分量进行EEMD分解并计算各IMF分量的样本熵值,以此作为故障特征向量输入基于离子群优化的支持向量机(PSO-SVM)进行识别。通过自动机典型故障诊断试验表明:形态分量分析方法可有效分离出自动机振动信号中的冲击成分;同时,所提出的特征提取方法能够有效地进行自动机故障诊断。     

云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群算法

标准粒子群算法通过线性减小惯性权重系数来调整寻优性能,但缺乏智能化机制易导致算法后期产生早熟或陷入局部最优而产生僵局。针对这一问题,提出一种基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法。根据粒子迭代变化关系,采用云模型理论对惯性权重ω进行智能化调整,以平衡其全局和局部搜索能力,防止算法产生局部僵局;另外,判定粒子稳定性,对于可能陷入局部僵局的稳定粒子进行混沌扰动,促使其跳出僵局进而向最优位置更新。实验与分析表明,基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法能够跳出局部僵局且具有较高的寻优精度,算法接近完全收敛时的平均迭代次数,较现有相关研究分别降低了13.73%~20.11%。     

小波分析在混沌信号识别中的应用研究

通过分析混沌信号和噪声信号的频谱特性以及小波变换对两种信号的作用结果的差异,论证了小波变换是一种有效的去除混沌信号中噪声成分的方法.通过数值仿真研究,证明了小波方法的有效性.最后给出了实验结果.     

高冲击含游隙的转管武器对射击精度的影响

转管武器射击时,其枪机本体与枪机座之间的轴承游隙,依据非线性动力学特征-混沌运动,经过混沌计算对转管武器射击的精度有很大的影响。弹丸运动的质量偏心对系统的动力学特性有一定的影响,一定的偏心会使枪机本体(转子)的振动加剧、混沌运动区域变长,但是枪管套箍可以采用偏心来减少影响。对此可以对3 000 m射击的高射速转管武器提出了间隙大小的指导。     

离焦振动实现被动测距的测距精度分析

介绍了一种离焦被动测距方法的原理,建立了该方法的测距模型,推导了该方法的测距精度,探讨了影响测距精度的主要因素,提出了有效提高测距精度的措施.     

船体结构刚度对桅杆振动特性的影响及控制

采用Euler Bellouli梁理论推导出桅下船体结构旋转刚度和桅杆首阶固有频率参数之间的关系.用桅下船体结构的旋转刚度kα和桅杆参数EIl的比值判断桅下船体结构的旋转刚度对首阶固有频率的影响,对一个安装在不同旋转刚度基础上的桅杆实例进行了有限元计算,找出了桅下船体结构旋转刚度的合理设计范围.有限元软件仿真计算结果表明,合理地选择kα值可使桅杆首阶振动频率得到主动控制.     

基于BP神经网络的磁流变阻尼器逆向模型研究

为了提高磁流变阻尼器的振动控制效果,在磁流变阻尼器力学特性试验的基础上,首先建立了基于BP神经网络的磁流变阻尼器的逆向模型,并通过试验试选的方法对模型中隐含层节点数目、期望误差等相关参数的确定进行了探讨;然后,针对BP网络在学习过程中表现出的学习速率慢、容易陷入局部极小等问题,进行了相应的算法改进。结果表明:利用改进算法建立的模型能够更准确、更快速地对控制电流进行预测,证明了改进算法的合理性,同时也进一步验证了利用BP神经网络方式建立磁流变阻尼器逆向模型方法的有效性。     

先验有色噪声补偿的卡尔曼滤波组合导航算法

根据飞行器实际情况,将舱内捷联惯导安装等效为弯扭耦合激励扰动下的Timoshenko梁和阻尼弹簧振子混合系统,分析其激励响应获取惯导随机误差中的有色噪声。将有色噪声作为先验信息,通过微分方程描述并导入惯导误差模型,设计增强的卡尔曼滤波组合导航算法,通过仿真飞行验证了算法的稳定性并与传统卡尔曼滤波组合导航进行了对比分析。     

基于改进粒子群优化算法的发动机故障仿真

为对发动机的稳态故障特性进行有效分析,提出了一种基于改进粒子群优化算法的故障仿真方法。首先将描述系统性能的非线性方程组,转化为带约束的最优化形式,通过设置式中参数可以仿真不同状况下的系统故障。并且提出运用一种改进的粒子群优化算法来为解决描述系统的高维、非线性函数,该算法在初始化时,运用混沌的思想,使得粒子分布遍历所有状态;在进化时,运用的免疫的思想,设置了基于适应度的克隆算子与变异算子增加粒子的多样性;在免疫选择之后,对各个粒子的速度也进行了重新设置,增加了粒子寻找全局最优的能力。实验结果表明,改进的粒子群优化算法能够有效地求得最优解。