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多级同步感应线圈炮的动态特性仿真
被引量：
19
1
作者
李三群
张朝伟
+1 位作者
邓启斌
曹延杰
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第12期3065-3070,共6页
电磁发射过程中,动态特性源于电磁场变化、温度场变化以及应力变化等,它们同电枢的触发位置、初速度、结构等参数密切相关。为提高多级同步感应线圈炮的性能,基于Maxwell 2D仿真环境,建立了同步感应线圈炮的二维有限元模型,对影响其性...
电磁发射过程中,动态特性源于电磁场变化、温度场变化以及应力变化等,它们同电枢的触发位置、初速度、结构等参数密切相关。为提高多级同步感应线圈炮的性能,基于Maxwell 2D仿真环境,建立了同步感应线圈炮的二维有限元模型,对影响其性能的触发位置、初速度,特别是它们之间的配合问题进行了极为重要的动态仿真分析。仿真及分析结果表明:对于多级同步感应线圈炮,初速度不同,电枢有不同的最佳触发位置,它们之间的有效配合对提高多级同步感应线圈炮的性能有重要影响;而多级同步感应线圈炮级数有限制,并非越多越好。
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关键词
多级同步感应线圈炮
电枢
触发位置
初速度
动态
仿真
效率
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职称材料
基于PSO-RNN算法的多级感应线圈炮非参数建模与出口速度预测
2
作者
秦涛涛
季思源
+1 位作者
雷琳
郑占锋
《兵工学报》
北大核心
2025年第7期87-97,共11页
针对多级同步感应线圈发射器建模涉及多物理场耦合、现有优化方法迭代时间长等问题,基于粒子群优化-循环神经网络(Particle Swarm Optimization-Recurrent Neural Network,PSO-RNN)算法建立多级同步感应线圈发射器非参数模型,并进行电...
针对多级同步感应线圈发射器建模涉及多物理场耦合、现有优化方法迭代时间长等问题,基于粒子群优化-循环神经网络(Particle Swarm Optimization-Recurrent Neural Network,PSO-RNN)算法建立多级同步感应线圈发射器非参数模型,并进行电枢出口速度预测。通过正交结合随机实验的方法,获得以线圈匝数、触发时间、触发位置为输入,出口速度为输出的样本集;采用循环神经网络算法对样本集进行训练并建立非参数模型;通过粒子群优化算法进一步优化RNN神经网络参数,提高非参数模型的预测性能;采用建立的模型预测出口速度并与实验结果对比。结果表明:所建立非参数模型的均方预测误差、平均绝对百分比误差、均方根误差分别为0.0028、0.036、2.18,且经过PSO优化后模型的3项评价指标分别降低39%、38%、46%,提高了预测性能;PSO-RNN非参数模型的一致性较好且预测的平均值与实验测得的出口速度相差1.2 m/s,误差百分比为1.8%,小于标准值5%。将PSO-RNN算法用于同步感应线圈发射器的非参数建模可行且对出口速度的预测较为准确,可为多级同步感应线圈发射器的工程设计提供新思路。
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关键词
多级同步感应线圈炮
非参数模型
循环神经网络
粒子群优化
出口速度预测
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职称材料
基于BA-KELM法的多级同步感应线圈发射器结构优化研究
被引量：
1
3
作者
王启鉴
赵文龙
+3 位作者
牛小波
胡元潮
黎鹏
李海涛
《兵器材料科学与工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期65-71,共7页
用随机优化算法对多级同步感应线圈炮的结构参数进行优化,场模型和场电路耦合模型均耗时较长。将主流机器学习方法作为新的工具建立多级同步感应线圈炮的非参数模型。基于混合测试设计样本空间,用最小二乘支持向量机(LSSVM)、核极限学习...
用随机优化算法对多级同步感应线圈炮的结构参数进行优化,场模型和场电路耦合模型均耗时较长。将主流机器学习方法作为新的工具建立多级同步感应线圈炮的非参数模型。基于混合测试设计样本空间,用最小二乘支持向量机(LSSVM)、核极限学习机(KELM)和BP神经网络对有限元法获得样本集进行学习;用布谷鸟搜索(CS)算法和蝙蝠算法(BA)实现超参数(C,σ~2)优化,结合仿生鸡群优化(BCSO)确定BP神经网络的权值及阈值;最后,以三级同步感应线圈炮的结构优化为例验证所述方法的实用价值。结果表明:将BA-KELM方法用于多级同步感应线圈炮的非参数建模准确可行,与需大规模迭代计算的参数优化方法相比,具有较高的计算效率,结论可为多级同步感应线圈炮的结构设计与工程应用提供新思路。
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关键词
多级同步感应线圈炮
(MSSICG)
元启发式优化方法
非参数模型
核极限学习机(KELM)
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职称材料
题名
多级同步感应线圈炮的动态特性仿真
被引量：
19
1
作者
李三群
张朝伟
邓启斌
曹延杰
机构
北京理工大学宇航科学技术学院
空军雷达学院
北京特种机电研究所
海军航空工程学院
出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第12期3065-3070,共6页
基金
武器装备基金项目(YJJXM07023)~~
文摘
电磁发射过程中,动态特性源于电磁场变化、温度场变化以及应力变化等,它们同电枢的触发位置、初速度、结构等参数密切相关。为提高多级同步感应线圈炮的性能,基于Maxwell 2D仿真环境,建立了同步感应线圈炮的二维有限元模型,对影响其性能的触发位置、初速度,特别是它们之间的配合问题进行了极为重要的动态仿真分析。仿真及分析结果表明:对于多级同步感应线圈炮,初速度不同,电枢有不同的最佳触发位置,它们之间的有效配合对提高多级同步感应线圈炮的性能有重要影响;而多级同步感应线圈炮级数有限制,并非越多越好。
关键词
多级同步感应线圈炮
电枢
触发位置
初速度
动态
仿真
效率
Keywords
multi-stage synchronous induction coilgun
armature
trigger position
initial velocity
dynamic
simulation
efficiency
分类号
TJ399 [兵器科学与技术—火炮、自动武器与弹药工程]
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职称材料
题名
基于PSO-RNN算法的多级感应线圈炮非参数建模与出口速度预测
2
作者
秦涛涛
季思源
雷琳
郑占锋
机构
南京理工大学瞬态物理全国重点实验室
国网山东省电力公司枣庄供电公司
国网电力科学研究院有限公司
出处
《兵工学报》
北大核心
2025年第7期87-97,共11页
基金
国家自然科学基金项目(51707094)。
文摘
针对多级同步感应线圈发射器建模涉及多物理场耦合、现有优化方法迭代时间长等问题,基于粒子群优化-循环神经网络(Particle Swarm Optimization-Recurrent Neural Network,PSO-RNN)算法建立多级同步感应线圈发射器非参数模型,并进行电枢出口速度预测。通过正交结合随机实验的方法,获得以线圈匝数、触发时间、触发位置为输入,出口速度为输出的样本集;采用循环神经网络算法对样本集进行训练并建立非参数模型;通过粒子群优化算法进一步优化RNN神经网络参数,提高非参数模型的预测性能;采用建立的模型预测出口速度并与实验结果对比。结果表明:所建立非参数模型的均方预测误差、平均绝对百分比误差、均方根误差分别为0.0028、0.036、2.18,且经过PSO优化后模型的3项评价指标分别降低39%、38%、46%,提高了预测性能;PSO-RNN非参数模型的一致性较好且预测的平均值与实验测得的出口速度相差1.2 m/s,误差百分比为1.8%,小于标准值5%。将PSO-RNN算法用于同步感应线圈发射器的非参数建模可行且对出口速度的预测较为准确,可为多级同步感应线圈发射器的工程设计提供新思路。
关键词
多级同步感应线圈炮
非参数模型
循环神经网络
粒子群优化
出口速度预测
Keywords
multi-stage synchronous induction coilgun
non-parametric model
recurrent neural network
particle swarm optimization
muzzle velocity
分类号
TM153 [电气工程—电工理论与新技术]
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职称材料
题名
基于BA-KELM法的多级同步感应线圈发射器结构优化研究
被引量：
1
3
作者
王启鉴
赵文龙
牛小波
胡元潮
黎鹏
李海涛
机构
三峡大学电气与新能源学院
中国人民解放军空军研究院
山东理工大学电气与电子工程学院
出处
《兵器材料科学与工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期65-71,共7页
基金
山东省自然科学基金(ZR2022QE070)。
文摘
用随机优化算法对多级同步感应线圈炮的结构参数进行优化,场模型和场电路耦合模型均耗时较长。将主流机器学习方法作为新的工具建立多级同步感应线圈炮的非参数模型。基于混合测试设计样本空间,用最小二乘支持向量机(LSSVM)、核极限学习机(KELM)和BP神经网络对有限元法获得样本集进行学习;用布谷鸟搜索(CS)算法和蝙蝠算法(BA)实现超参数(C,σ~2)优化,结合仿生鸡群优化(BCSO)确定BP神经网络的权值及阈值;最后,以三级同步感应线圈炮的结构优化为例验证所述方法的实用价值。结果表明:将BA-KELM方法用于多级同步感应线圈炮的非参数建模准确可行,与需大规模迭代计算的参数优化方法相比,具有较高的计算效率,结论可为多级同步感应线圈炮的结构设计与工程应用提供新思路。
关键词
多级同步感应线圈炮
(MSSICG)
元启发式优化方法
非参数模型
核极限学习机(KELM)
Keywords
multi‐stage synchronous induction coilgun(MSSICG)
meta‐heuristic optimization method
nonparametric model
kernel extreme learning machine(KELM)
分类号
TM303.1 [电气工程—电机]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多级同步感应线圈炮的动态特性仿真
李三群
张朝伟
邓启斌
曹延杰
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
19
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于PSO-RNN算法的多级感应线圈炮非参数建模与出口速度预测
秦涛涛
季思源
雷琳
郑占锋
《兵工学报》
北大核心
2025
0
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职称材料
3
基于BA-KELM法的多级同步感应线圈发射器结构优化研究
王启鉴
赵文龙
牛小波
胡元潮
黎鹏
李海涛
《兵器材料科学与工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
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职称材料
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