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基于优化的非等间隔灰色理论和BP神经网络的身管磨损量预测
被引量:
16
1
作者
易怀军
刘宁
+1 位作者
张相炎
丁传俊
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第12期2220-2225,共6页
针对火炮身管烧蚀磨损量预测中存在的数据采样时间间隔不均匀、采样难度大、成本高、数据量小,常规数据拟合和预测方法难以处理等问题,提出一种基于改进的非等间隔灰色理论和BP神经网络的组合预测方法。通过组合预测模型对某型火炮身管...
针对火炮身管烧蚀磨损量预测中存在的数据采样时间间隔不均匀、采样难度大、成本高、数据量小,常规数据拟合和预测方法难以处理等问题,提出一种基于改进的非等间隔灰色理论和BP神经网络的组合预测方法。通过组合预测模型对某型火炮身管的烧蚀磨损量进行预测,实例分析表明该组合预测模型具有较高的预测精度,为身管内膛磨损量的预测提供了一种新的技术途径。
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关键词
兵器科学与技术
身管磨损
非等间隔
灰色模型
BP神经网络
组合预测模型
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职称材料
基于BP神经网络的身管磨损量监测系统设计
被引量:
2
2
作者
王国辉
张宝栋
李向荣
《兵器装备工程学报》
CAS
北大核心
2020年第6期126-131,共6页
针对火炮身管烧蚀磨损给射击精度带来的重要影响,设计了基于BP神经网络的身管烧蚀磨损量动态监测系统。采用C语言编程,将BP算法模型应用应用到单片机当中,完成了对身管烧蚀磨损量的计算,并设计了相关外围电路,实现了对身管烧蚀磨损量的...
针对火炮身管烧蚀磨损给射击精度带来的重要影响,设计了基于BP神经网络的身管烧蚀磨损量动态监测系统。采用C语言编程,将BP算法模型应用应用到单片机当中,完成了对身管烧蚀磨损量的计算,并设计了相关外围电路,实现了对身管烧蚀磨损量的自动监测、LCD显示以及与上位机的数据通信功能。该系统综合了单片机和BP神经网络的优点,实现了智能算法与硬件设备的有效融合,可对身管的烧蚀磨损量进行实时的动态监测,可为后续对于身管烧蚀磨损造成初速减退量的修正提供参考。
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关键词
身管磨损
BP神经网络
单片机
自动监测
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职称材料
线膛炮身管磨损对弹丸起始扰动的影响
3
作者
刘宪福
谢战洪
梁林
《舰船科学技术》
北大核心
2021年第15期169-174,共6页
身管磨损使弹炮间隙增大,导致弹丸膛内运动与身管轴线不同轴度增大,进而影响弹丸起始扰动。为研究磨损内弹道的弹丸起始扰动特性,建立基于完全弹性体的弹炮耦合发射动力学有限元模型,进行3种不同磨损工况的仿真计算,获取不同磨损工况下...
身管磨损使弹炮间隙增大,导致弹丸膛内运动与身管轴线不同轴度增大,进而影响弹丸起始扰动。为研究磨损内弹道的弹丸起始扰动特性,建立基于完全弹性体的弹炮耦合发射动力学有限元模型,进行3种不同磨损工况的仿真计算,获取不同磨损工况下弹丸膛内动力学响应参量。通过引入基于角位移、角速度、角加速度的弹丸起始扰动函数,研究不同磨损量对弹丸起始扰动的影响规律。结果表明,相对于正常身管工况,一般磨损身管工况下弹丸起始扰动增大了107%,严重磨损工况增大了387%,说明弹丸起始扰动随身管磨损而增大,且增大速率有逐渐扩大的趋势。定量的研究成果可作为外弹道分析的初始条件,具有较强的工程实践意义。
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关键词
线膛炮
身管磨损
弹丸起始扰动
弹炮耦合
扰动函数
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职称材料
基于结构光的火炮身管膛线深度检测方法
被引量:
3
4
作者
邵新杰
丁超
+1 位作者
宋彬
朱石坚
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期170-175,共6页
本文提出了一种基于结构光的火炮膛线深度检测的方法,介绍了该方法进行检测的光学结构及测量原理。该方法简单实用,标定过程简单可靠,减少了复杂的系统参数的模型的构建。经过实验证该方法能够实现高精度的膛线深度测量,相比于传统的膛...
本文提出了一种基于结构光的火炮膛线深度检测的方法,介绍了该方法进行检测的光学结构及测量原理。该方法简单实用,标定过程简单可靠,减少了复杂的系统参数的模型的构建。经过实验证该方法能够实现高精度的膛线深度测量,相比于传统的膛线深度检测量方法,该方法拥有更高的检测效率以及更好的检测效果。
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关键词
火炮
身管磨损
膛线深度
图像处理
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职称材料
题名
基于优化的非等间隔灰色理论和BP神经网络的身管磨损量预测
被引量:
16
1
作者
易怀军
刘宁
张相炎
丁传俊
机构
南京理工大学机械工程学院
出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第12期2220-2225,共6页
基金
江苏省自然科学基金项目(BK20140789)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(30915118826)
文摘
针对火炮身管烧蚀磨损量预测中存在的数据采样时间间隔不均匀、采样难度大、成本高、数据量小,常规数据拟合和预测方法难以处理等问题,提出一种基于改进的非等间隔灰色理论和BP神经网络的组合预测方法。通过组合预测模型对某型火炮身管的烧蚀磨损量进行预测,实例分析表明该组合预测模型具有较高的预测精度,为身管内膛磨损量的预测提供了一种新的技术途径。
关键词
兵器科学与技术
身管磨损
非等间隔
灰色模型
BP神经网络
组合预测模型
Keywords
ordnance science and technology
gun barrel wear
unequal Interval
grey model
BP neural network
combined prediction method
分类号
TJ301 [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BP神经网络的身管磨损量监测系统设计
被引量:
2
2
作者
王国辉
张宝栋
李向荣
机构
陆军装甲兵学院兵器与控制系
出处
《兵器装备工程学报》
CAS
北大核心
2020年第6期126-131,共6页
文摘
针对火炮身管烧蚀磨损给射击精度带来的重要影响,设计了基于BP神经网络的身管烧蚀磨损量动态监测系统。采用C语言编程,将BP算法模型应用应用到单片机当中,完成了对身管烧蚀磨损量的计算,并设计了相关外围电路,实现了对身管烧蚀磨损量的自动监测、LCD显示以及与上位机的数据通信功能。该系统综合了单片机和BP神经网络的优点,实现了智能算法与硬件设备的有效融合,可对身管的烧蚀磨损量进行实时的动态监测,可为后续对于身管烧蚀磨损造成初速减退量的修正提供参考。
关键词
身管磨损
BP神经网络
单片机
自动监测
Keywords
erosion and wear value
BP neural network
single chip microcomputer
automatic monitoring
分类号
TJ38 [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
线膛炮身管磨损对弹丸起始扰动的影响
3
作者
刘宪福
谢战洪
梁林
机构
中国船舶集团有限公司第七一三研究所
出处
《舰船科学技术》
北大核心
2021年第15期169-174,共6页
基金
海军研制项目。
文摘
身管磨损使弹炮间隙增大,导致弹丸膛内运动与身管轴线不同轴度增大,进而影响弹丸起始扰动。为研究磨损内弹道的弹丸起始扰动特性,建立基于完全弹性体的弹炮耦合发射动力学有限元模型,进行3种不同磨损工况的仿真计算,获取不同磨损工况下弹丸膛内动力学响应参量。通过引入基于角位移、角速度、角加速度的弹丸起始扰动函数,研究不同磨损量对弹丸起始扰动的影响规律。结果表明,相对于正常身管工况,一般磨损身管工况下弹丸起始扰动增大了107%,严重磨损工况增大了387%,说明弹丸起始扰动随身管磨损而增大,且增大速率有逐渐扩大的趋势。定量的研究成果可作为外弹道分析的初始条件,具有较强的工程实践意义。
关键词
线膛炮
身管磨损
弹丸起始扰动
弹炮耦合
扰动函数
Keywords
rifled gun
wear in gun barrel
initial projectile disturbance
projectile-barrel coupling
disturbing function
分类号
TJ391 [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
基于结构光的火炮身管膛线深度检测方法
被引量:
3
4
作者
邵新杰
丁超
宋彬
朱石坚
机构
海军工程大学舰船与海洋学院
陆军工程大学石家庄校区车辆与电气工程系
出处
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期170-175,共6页
文摘
本文提出了一种基于结构光的火炮膛线深度检测的方法,介绍了该方法进行检测的光学结构及测量原理。该方法简单实用,标定过程简单可靠,减少了复杂的系统参数的模型的构建。经过实验证该方法能够实现高精度的膛线深度测量,相比于传统的膛线深度检测量方法,该方法拥有更高的检测效率以及更好的检测效果。
关键词
火炮
身管磨损
膛线深度
图像处理
Keywords
gun barrel wear
rifling depth
image processing
分类号
TN249 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于优化的非等间隔灰色理论和BP神经网络的身管磨损量预测
易怀军
刘宁
张相炎
丁传俊
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
16
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于BP神经网络的身管磨损量监测系统设计
王国辉
张宝栋
李向荣
《兵器装备工程学报》
CAS
北大核心
2020
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
线膛炮身管磨损对弹丸起始扰动的影响
刘宪福
谢战洪
梁林
《舰船科学技术》
北大核心
2021
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
4
基于结构光的火炮身管膛线深度检测方法
邵新杰
丁超
宋彬
朱石坚
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2019
3
在线阅读
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职称材料
已选择
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