【摘 要】
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自行高炮连续射击时,由载荷冲击而引起车体复杂的姿态变化是影响其射击精度的重要因素之一。本文以实时准确获取高炮车体姿态为研究目的,提出一种动力学仿真与神经网络技术相结合的车体姿态预测方法。实现任何射击角度工况下,能够快速准确获取车体振动姿态信息,为火控实时调整提供准确依据,对提高自行高炮的连续射击精度有重要参考价值。本文主要研究内容及结论如下:（1）基于对现有车体姿态获取方法的研究,结合自行高炮车体
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自行高炮连续射击时,由载荷冲击而引起车体复杂的姿态变化是影响其射击精度的重要因素之一。本文以实时准确获取高炮车体姿态为研究目的,提出一种动力学仿真与神经网络技术相结合的车体姿态预测方法。实现任何射击角度工况下,能够快速准确获取车体振动姿态信息,为火控实时调整提供准确依据,对提高自行高炮的连续射击精度有重要参考价值。本文主要研究内容及结论如下:（1）基于对现有车体姿态获取方法的研究,结合自行高炮车体的振动特性以及对姿态解算时间的要求,提出构建车体姿态预测模型的总体技术方案。（2）基于多体系统理论完成全炮动力学模型构建。考虑车架的柔性变形是引起车体姿态变化的重要因素,结合有限元技术将车架部分柔性化处理。采用试验数据验证动力学模型,针对所存在的误差,通过修正动力学参数,提高了模型精度,保证样本数据来源的可靠性。（3）以局部射角范围为研究对象,分析样本数据分布对网络模型预测精度的影响,确定最佳样本库构建方式。设计宏命令实现仿真自动化。通过数据清洗、数据提取及归一化等方法对仿真得到的数据进行预处理,完成样本库的构建。（4）根据样本数据特点,设计以LM-BP算法为核心的网络初始结构参数,以网络收敛状态及均方差的衰减率为目标,在训练过程中优化各参数。采用非样本数据验证最终模型的泛化性并基于DSP完成算法的软硬件实现。
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