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针对个体防护的冲击波检测评估技术
1
作者
胡勇
马天
+6 位作者
王俊龙
杜智博
黄献聪
嵇海宁
魏慧琳
柳占立
康越
《爆炸与冲击》
北大核心
2025年第4期1-32,共32页
随着新型弹药和大口径重炮的大规模使用,由爆炸冲击所致非接触式杀伤模式正在快速替代原先由子弹、破片等造成的直接接触性杀伤,其杀伤威力大、精度高等特点对作战人员和装备更具威胁。本文聚焦于爆炸冲击波检测评估技术,尤其关注个体...
随着新型弹药和大口径重炮的大规模使用,由爆炸冲击所致非接触式杀伤模式正在快速替代原先由子弹、破片等造成的直接接触性杀伤,其杀伤威力大、精度高等特点对作战人员和装备更具威胁。本文聚焦于爆炸冲击波检测评估技术,尤其关注个体防护领域。综述了包括实爆试验和激波管试验等典型爆炸冲击波测试环境,分析了电测法和非电测法等测试方法和手段的优劣;探讨了压阻式、压电式和光纤等多类型传感器的研究现状,强调了传感器向小型化、智能化的发展趋势,并提出了发展新型传感技术的迫切需求。介绍了结合人工智能技术的冲击波信号处理和超压场重构技术,研究了包括压缩感知技术、深度神经网络技术等新技术的应用落地成果;概述了国外典型便携式爆炸冲击波传感系统的整体情况,总结建议尽快开发具有我国自主知识产权的便携式爆炸冲击检测评估系统,以期提升作战人员在极端环境下的综合防护和紧急救治能力。
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关键词
爆炸
冲击波
冲击波传感器
信号处理
个体防护
冲击波
测试
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职称材料
一种冲击波压力传感器的准静态校准神经网络模型
被引量：
1
2
作者
赵传荣
孔德仁
+1 位作者
王胜强
商飞
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2017年第13期92-95,139,共5页
由冲击波压力传感器准静态校准原理,间接比对式校准的精度取决于重锤的落高与压力拟合模型的精度,本文采用RBF神经网络建立了以落高为输入量、冲击波压力峰值为输出量的神经网络模型。选用典型标准压力传感器,在7~30 MPa量程范围开展校...
由冲击波压力传感器准静态校准原理,间接比对式校准的精度取决于重锤的落高与压力拟合模型的精度,本文采用RBF神经网络建立了以落高为输入量、冲击波压力峰值为输出量的神经网络模型。选用典型标准压力传感器,在7~30 MPa量程范围开展校准实验;通过对测试样本进行分析,结果表明:该神经网络模型预测的最大相对误差不超过0.04%,比多项式拟合模型和指数拟合模型高一个数量级。落高与压力拟合模型引入的不确定度是构成冲击波压力传感器动态测量不确定度的一个重要分量,通过建立高精度的重锤落高与冲击波压力峰值神经网络拟合模型,为进一步提高冲击波压力传感器的测量精度奠定了基础。
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关键词
冲击波
压力
传感器
RBF神经网络
准静态校准
拟合模型
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职称材料
题名
针对个体防护的冲击波检测评估技术
1
作者
胡勇
马天
王俊龙
杜智博
黄献聪
嵇海宁
魏慧琳
柳占立
康越
机构
军事科学院系统工程研究院
清华大学航天航空学院
湘潭大学物理与光电工程学院
出处
《爆炸与冲击》
北大核心
2025年第4期1-32,共32页
基金
国家自然科学基金(62103437)。
文摘
随着新型弹药和大口径重炮的大规模使用,由爆炸冲击所致非接触式杀伤模式正在快速替代原先由子弹、破片等造成的直接接触性杀伤,其杀伤威力大、精度高等特点对作战人员和装备更具威胁。本文聚焦于爆炸冲击波检测评估技术,尤其关注个体防护领域。综述了包括实爆试验和激波管试验等典型爆炸冲击波测试环境,分析了电测法和非电测法等测试方法和手段的优劣;探讨了压阻式、压电式和光纤等多类型传感器的研究现状,强调了传感器向小型化、智能化的发展趋势,并提出了发展新型传感技术的迫切需求。介绍了结合人工智能技术的冲击波信号处理和超压场重构技术,研究了包括压缩感知技术、深度神经网络技术等新技术的应用落地成果;概述了国外典型便携式爆炸冲击波传感系统的整体情况,总结建议尽快开发具有我国自主知识产权的便携式爆炸冲击检测评估系统,以期提升作战人员在极端环境下的综合防护和紧急救治能力。
关键词
爆炸
冲击波
冲击波传感器
信号处理
个体防护
冲击波
测试
Keywords
explosion shock wave
shock wave sensor
signal processing
personal protection
shock wave testing
分类号
O384 [理学—流体力学]
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职称材料
题名
一种冲击波压力传感器的准静态校准神经网络模型
被引量：
1
2
作者
赵传荣
孔德仁
王胜强
商飞
机构
安徽工业大学电气与信息工程学院
南京理工大学机械工程学院
西安近代化学研究所
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2017年第13期92-95,139,共5页
基金
国家自然科学基金(11372143)
文摘
由冲击波压力传感器准静态校准原理,间接比对式校准的精度取决于重锤的落高与压力拟合模型的精度,本文采用RBF神经网络建立了以落高为输入量、冲击波压力峰值为输出量的神经网络模型。选用典型标准压力传感器,在7~30 MPa量程范围开展校准实验;通过对测试样本进行分析,结果表明:该神经网络模型预测的最大相对误差不超过0.04%,比多项式拟合模型和指数拟合模型高一个数量级。落高与压力拟合模型引入的不确定度是构成冲击波压力传感器动态测量不确定度的一个重要分量,通过建立高精度的重锤落高与冲击波压力峰值神经网络拟合模型,为进一步提高冲击波压力传感器的测量精度奠定了基础。
关键词
冲击波
压力
传感器
RBF神经网络
准静态校准
拟合模型
Keywords
shock wave pressure sensor
RBF neural network
quasi-static calibration
fitting model
分类号
O385 [理学—流体力学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
针对个体防护的冲击波检测评估技术
胡勇
马天
王俊龙
杜智博
黄献聪
嵇海宁
魏慧琳
柳占立
康越
《爆炸与冲击》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
一种冲击波压力传感器的准静态校准神经网络模型
赵传荣
孔德仁
王胜强
商飞
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2017
1
在线阅读
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职称材料
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