【摘 要】
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针对弹道修正弹的高维非线性特性导致的性能优化难题,改变概念设计阶段传统的串行设计方式,提出了一种基于实验设计(Design Of Experiments,DOE)和响应面(Response Surface Methodology,RSM)的智能优化算法,定义基本的弹丸结构模型以及相关的设计参数.在DOE的基础上,将设计变量映射到性能准则,生成Stochastic Kriging响应曲面,并训练神经网络识别不稳定设计.通过多种群遗传算法确定最优弹丸设计,改变其代价函数,可以产生反映性能权衡的最优设计Pare
【机 构】
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南京理工大学 机械工程学院 智能弹药技术国防重点学科实验室,江苏 南京 210094
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针对弹道修正弹的高维非线性特性导致的性能优化难题,改变概念设计阶段传统的串行设计方式,提出了一种基于实验设计(Design Of Experiments,DOE)和响应面(Response Surface Methodology,RSM)的智能优化算法,定义基本的弹丸结构模型以及相关的设计参数.在DOE的基础上,将设计变量映射到性能准则,生成Stochastic Kriging响应曲面,并训练神经网络识别不稳定设计.通过多种群遗传算法确定最优弹丸设计,改变其代价函数,可以产生反映性能权衡的最优设计Pareto前沿.仿真结果表明,对于基于弹道修正方案的红外干扰弹的技术改造,所提算法在其概念设计阶段可快速、精确地得到性能要求下的最优设计配置,为伴飞任务的实现提供了保障.
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