坦克炮控系统的反演滑模鲁棒摩擦补偿控制

坦克炮控系统存在低速摩擦,摩擦环节不但造成系统的稳态误差,而且导致极限环振荡、低速爬行等现象。为此提出基于反演理论的滑模鲁棒控制方法,通过Lyapunov稳定理论获得控制量。仿真结果表明该设计方法优于经典设计,为炮控系统实际设计提供了一种可行的方法。     

坦克CGF炮长操作过程的可视化仿真

通过对坦克计算机生成兵力模型的内部操作行为进行视景仿真的必要性进行分析,建立了坦克计算机生成兵力模型内部操作行为的视景仿真模型。该模型以坦克内部炮长岗位为视点,实现了坦克计算机生成兵力模型各种射击操作的可视化。该视景仿真模型与同类型人在回路的仿真模型有着相同的视景仿真效果。通过该模型可以看出计算机生成兵力模型的状态变化过程和操作过程,仿真过程更加直观,仿真结果可信度更高。     

顶部开口条件下油罐油气爆炸数值模拟

根据油罐油气爆炸特性,基于RNG k-ε湍流模型、Finate-Rate/Eddy-Dissipation化学反应模型和相应的控制方程,采用SIMPLE算法对顶部开口条件下油气爆炸发生与发展过程进行了数值模拟。基于数值模拟结果分析了顶部开口条件下油罐油气爆炸罐外超压和火焰特征,与实验结果吻合良好,该模型可以用来预测顶部开口条件下油罐油气爆炸强度。     

基于变转速的柴油抗磨性评定方法

以MRS-1J型四球摩擦磨损试验机为平台,提出了一种变转速条件下柴油抗磨性评定方法。利用VC＋＋对试验机软件进行了改进,增加了负荷-转速程序控制功能,实现了试验机自由设置转速、负荷的变化范围、变化速率和变化模式。通过正交试验方法确定了最佳试验条件,发现试验时间3N1min,负荷11N2N,油温60℃,转速在1 min内由100 r/min线性上升至20N3r/min再线性下降至100 r/min并依次循环时,该试验方法具有良好的重复性和区分性。在与高频往复试验机法的对比中,发现该方法的磨斑直径变化率大于高频往复试验机法,证明变转速四球机法优于高频往复试验机法。     

立式拱顶油罐罐顶凹瘪变形测量方法

拱顶油罐罐顶的变形程度是油罐使用状态鉴定的重要参数之一。罐顶变形大部分为凹瘪变形,对罐顶凹瘪程度的测量包括凹瘪度和凹瘪面积。分析了现有罐顶变形测量方法的优缺点,在已知油罐罐顶曲率半径R和内直径D的基础上,通过皮卷尺和量油尺测量变形测量点与罐顶中心的水平距离XXN和垂直距离YXN,利用几何关系得出测量点的凹瘪度计算公式;凹瘪面积的估算分为罐顶中心有变形和无变形2种情况,利用球缺上表面计算方法得出估算公式。利用该测量方法实际测量了一座500 m3的洞库拱顶变形油罐,得出了测量和计算结果,并分析了测量误差。     

基于多元回归理论的油液光谱分析诊断方法

利用多元回归理论对光谱数据建立了多元回归诊断模型,并且建立了回归方程以及回归系数的检验方法,给出了异常磨损的界限值,最后通过诊断实例证明了该模型有一定的应用价值。     

基于有限元的坦克变速箱体模态分析

建立了坦克变速箱体详细的有限元模型,采用Lanczos算法对箱体结构进行了模态分析,计算出了箱体结构的前16阶非刚体模态的固有频率及相应振型.分析结果显示了箱体各部分结构振动的强弱分布以及抗振薄弱区,为下一步的动态响应及动态修正提供了必要的依据.该分析结果也为变速箱故障诊断提供了参考依据.     

浅析油品密度在线检测的几种方法

油品密度是油品交接计量中的重要参数之一,因此需要对它进行准确的测定。随着科学技术的发展,检测油品密度的方法也在不断的进步。介绍了浮子法、静压法、射线法、振动法以及超声波法等几种比较有效的油品密度在线检测方法,并详细分析了每一种方法的优缺点以及适用的场合,最后提出了几个在线检测应该注意的问题,供使用者根据实际情况选择合适的检测方法。     

解坦克分队武器-目标分配问题的小生境遗传算法

为快速求解坦克分队武器-目标分配（Weapon-Target Assignment,WTA）模型,对基本遗传算法的关键步骤进行改进,设计了独特的基于火力单元排序的战术种群初始化策略,引入小生境共享函数和参数自适应机制,完成了基于小生境自适应改进遗传算法的设计与实现。最后进行了仿真试验,试验结果表现出了良好的收敛效果。     

基于工业以太网的油库控制网络设计

控制网络是数字化油库的重要组成部分。为了解决油库控制网络缺乏统一的、成体系的建设模式和技术标准问题,提出将数字化油库的设计观念转为"先控制网络、后现场设备",进行了油库控制网络的总体设计;提出了油库控制网络的基本结构,将其分成主干控制网和区域控制网两部分,并分析了网络选型、防爆和带宽的有关问题;根据油库地域特点,建议主干控制网采用环型工业以太网拓扑结构,区域控制网采用环型或星型工业以太网。该解决方案已在数字化油库实验室中运行,传输性能良好。