【摘 要】
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为了实现辨识并提高辨识效率,在火炮反后坐过程数学模型的基础上建立神经网络模型。根据不确定参数在一次发射动作过程中的变化特性,将火炮反后坐装置待辨识的参数分为2类,并
【机 构】
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南京理工大学机械工程学院,江苏金陵智造研究院有限公司
【基金项目】
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总装973(6132490102).
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为了实现辨识并提高辨识效率,在火炮反后坐过程数学模型的基础上建立神经网络模型。根据不确定参数在一次发射动作过程中的变化特性,将火炮反后坐装置待辨识的参数分为2类,并利用区间数描述系统中的不确定参数。针对第1类参数,通过区间理论中的区间可能度数学模型将区间不确定问题转换为确定性优化问题,以反映数值仿真结果与试验结果的相似程度的时间序列数据相似度作为优化目标,再运用粒子群算法实现辨识。在已辨识第1类参数的基础上,结合粒子群算法和区间优化方法对第2类参数的区间进行优化。结果表明:本文提出的辨识方法具有可行性和有
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