电控增压泵高速电磁阀电磁力预测模型构建

为科学预测超高压共轨系统电控增压泵高速电磁阀的电磁力性能,采用响应面法构建电磁力预测模型,实现其性能的高效预测与优化。建立电控增压泵高速电磁阀的三维有限元仿真模型,并通过试验进行了验证。基于试验设计思想,选取驱动电流、工作气隙、衔铁厚度、线圈匝数、主磁极半径、阻尼孔半径这些关键因素,通过响应面法制定了54组样本点的电磁力数值试验研究方案,构建电磁力预测模型,经过R检验,且仿真试验验证电磁力预测模型最大误差为1.3%,表明该模型能够准确预测电控增压泵高速电磁阀电磁力,为超高压共轨系统控制系统设计及优化提供理论依据。     

弹药贮存微环境温度智能化预测

高效、准确获取弹药贮存微环境温度变化规律是开展弹药寿命评估与延寿的关键。结合神经网络算法以及传热学原理,研究了弹药贮存微环境温度预测模型,并基于此模型开发了一套弹药包装箱微环境预测软件,用以预测不同气候环境下包装箱内部的温度变化。在敦煌、漠河进行了相关试验,用以验证软件预测正确性以及参数优化。结果表明：应用基于神经网络算法开发的包装箱微环境预测软件,根据不同包装箱材料,调控贮存地点以及控制贮存起始温度,可以实现对箱内温度的控制。     

基于BP神经网络的水下对抗预测模型研究

针对水下平台水下对抗作战量化验证评估困难、指导机动规避作战模型欠缺等问题,设计了一种基于大数据学习的水下对抗预测模型。首先进行水下平台水下对抗建模,基于蒙特卡洛方法执行若干轮次仿真获得规避概率数据集;同时,为解决海量仿真下时间效率不佳的问题,提出利用BP神经网络预测算法进行数据学习,提供准确、快速、可视化的对抗结果。试验结果表明,在本文设定的试验环境下,基于BP神经网络预测算法的平均预测误差为7.28%,可有效对水下平台规避概率进行预测,为指挥员指挥决策提供数据支撑。     

201号仪表脂装配贮存寿命的一种预测模型

给出了较高精度的曲线回归拟合方法,得出了符合实际的201号仪表脂装配贮存寿命的一种预测模型。     

点状保卫目标的空袭规模预测模型

现代空袭作战已成为结构破坏战,各类政治、经济、军事指挥中心、侦察预警设施,交通枢纽等点状目标已成为敌空袭的首选目标,而如何准确、可靠地预测点状保卫目标的空袭规模是防空作战的首要问题和难点。把点状保卫目标分为立体类目标、平面类目标、地下类目标,根据每类点状目标的特性,构建其相应的空袭规模预测模型,通过算例分析,该模型具有较高的可信度,能为各种辅助决策系统和指挥自动化系统提供决策支持。     

军用飞机采购价格的RBF神经网络预测

分析了现代军用飞机采购价格估算中存在的问题.应用基于k-均值聚类算法的RBF神经网络建立了军用飞机采购价格预测模型,并采用该模型对某型军用飞机采购价格进行了预测.与多元线性回归和BP神经网络的预测结果对比,建立的新型军用飞机采购价格预测模型具有更高的预测精度,为军用飞机采购价格预测提供了一种新的有效方法.     

多准则下反导作战单、多遭遇点预测模型

整个反导射击过程可以简单看作一个基于预测的遭遇点起始的,不断重复、修正的过程。分析遭遇点预测的时间和空间前提,并给出遭遇点预测的3个基本准则;在多准则下建立了单遭遇点预测模型,给出了模型公式中未知量的转化方法;分射击-观察-射击和射击-射击两种情况建立了多准则下多遭遇点预测和优化模型,并给出了拦截弹最晚发射时间的计算方法;就观察时机对遭遇点预测的影响进行了分析与建模。部分研究属于探索性的研究,相关结论对指控模型开发和实施连续反导,从方法和作战理念方面提供了一些参考。     

装备寿命预测的平行仿真模型在线演化方法

在面向装备剩余寿命预测的平行仿真技术研究基础上,统一了不同退化状态下的状态方程,提出了预测模型形态库的构建方法和预测模型形态选择算法,设计了“模型形态库构建—模型选择—数据同化—模型演化”的模型在线演化工作流程,运用扩展卡尔曼滤波和极大似然估计算法,实现了面向装备剩余寿命预测的平行仿真模型在线动态演化。通过仿真实验验证了模型形态选择算法和模型在线演化工作流程的有效性,取得了较好的仿真效果。     

一种非线性系统自适应预测控制方法

针对非线性系统提出了一种自适应预测控制方法,首先利用微分中值定理推出了非线性系统的增量输出和原来增量输入之间的线性关系,并利用带遗忘因子的最小二乘法(RLS)对其时变参数进行辨识,在此基础上,利用递推状态空间描述作为预测模型,根据预测控制的原理对系统的控制器进行设计,最后通过仿真实例说明了该方法的有效性.     

130mm加农炮剩余寿命的一种预测模型

本文根据火炮寿命试验数据,利用给出的模拟曲线的误差调整控制方法,建立了以炮膛定点径向磨损量预测初速变化量和剩余寿命的数学模型。