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题名模拟大型气囊火药充气试验技术研究
被引量：1
- 1
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作者
王锐
谢武俊
洪涛
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机构
航空工业航宇救生装备有限公司试验部
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出处
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期39-44,共6页
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文摘
某大型气囊的快速充气展开是通过3组火药依次点火产生膨胀气体实现的。研究出一种以大体积压缩空气为气源,高响应的快开快关阀为充气控制单元的气囊充气展开试验方法。通过对气囊火药点火充气展开过程及进气口处测试数据进行分析研究,得出考核气囊快速充气展开功能的核心因素与其数据指标以及其他相关因素与其数据;以核心因素数据指标为设计目标,通过理论计算及反复实验,获取了气源压力、蓄能器压力、节流阀开度、快开快关阀开启与关闭时间等参数值,并与火药点火充气数据进行对比;结果表明2种试验方法的核心因素数据高度一致,偏差为0%~8.3%。新试验方案的成本仅为原方法的5%,效率提高了8倍。
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关键词
大型气囊
快开快关阀
充气试验
模拟火药充气
核心因素
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Keywords
large airbag
quick-opening and quick-closing valve
aeration test
simulated gunpowder aeration
core factor
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分类号
V55
[航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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题名数据驱动的时延神经网络动载荷识别方法
- 2
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作者
王磊
张昊宇
胡举喜
顾凯旋
王振宇
刘英良
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机构
北京航空航天大学航空科学与工程学院强度与结构完整性全国重点实验室
上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院
航空工业航宇救生装备有限公司试验部
中国船舶及海洋工程设计研究院
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出处
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第10期1688-1697,共10页
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基金
国防基础科研计划项目(JCKY2019205A006)。
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文摘
载荷识别是指根据测量的结构响应重构结构载荷的问题,属于力学中的反问题。本文提出了一种基于时延神经网络的载荷识别方法,通过实验和仿真相结合的数值算例验证表明,这一方法相比于一般的反向传播神经网络具有更高的识别精度;在时延神经网络的基础上,引入了统计池化的思想,并与普通的神经网络载荷识别方法相比较,证明了该方法在不同强度的噪声环境下均具有良好的识别效果;基于上述载荷识别方法,提出了一种基于粒子群优化算法的传感器布局优化策略,相比于随机的传感器布局,优化后的传感器布局可以在考虑传感器安装间距的同时,将载荷识别误差降低90%以上,有效提高了载荷识别精度。
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关键词
载荷识别
时延神经网络
粒子群优化
反向题
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Keywords
load identification
time-delay neural network
particle swarm optimization
inverse problem
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分类号
O327
[理学—一般力学与力学基础]
TB123
[理学—工程力学]
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题名基于高速火箭橇测速系统的误差分析
被引量：6
- 3
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作者
唐瑞
姚冉中
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机构
航宇救生装备有限公司试验部
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2015年第1期103-105,共3页
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文摘
火箭橇速度测试系统是火箭橇试验的核心组成部分,该系统提供火箭橇运动全过程的速度-位置关系、时间-位置关系和加速度-时间关系等火箭橇核心运动数据。为了满足目前惯导系统和北斗导航系统的火箭橇动态标定试验,重点讨论了火箭橇测速系统的组成结构,并对其系统精度做出详细误差分析。分析找出影响系统误差的主要因素,为后期进一步提高火箭橇测速系统的精度提供理论依据。
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关键词
速度测试系统
惯性导航
误差分析
火箭橇
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Keywords
velocity test system
inertial navigation system
error analysis
rocket sled
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分类号
TN820.534
[电子电信—信息与通信工程]
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题名基于火箭橇的导航系统动态标定测试技术研究
被引量：3
- 4
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作者
姚冉中
何占雄
唐瑞
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机构
航宇救生装备有限公司试验部
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出处
《现代电子技术》
2013年第23期13-15,共3页
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文摘
针对北斗系统和惯导系统在现有实验室条件下无法同时模拟真实使用环境下加速度、速度和振动条件,提出使用地面高速火箭橇技术来实现导航系统动态情况下空间位置、速度和时间参数的标定技术。重点讨论了测试系统的组成结构和精度分析,通过这些技术手段来保证高精度导航系统在接近使用环境的条件下测试其精度。这种测试可以在导航系统产品设计、生产制造和交付验收等全阶段实施。
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关键词
北斗系统
惯导系统
火箭橇
标定技术
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Keywords
Beidou system
inertial navigation system
rocket sled
calibration technology
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分类号
TN966.34
[电子电信—信号与信息处理]
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题名基于长短期记忆网络的区间不确定性动态载荷识别方法
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作者
王磊
程辽辽
胡举喜
顾凯旋
刘英良
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机构
北京航空航天大学航空科学与工程学院固体力学研究所
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出处
《应用数学和力学》
2025年第8期959-972,共14页
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基金
国防基础科研计划项目(JCKY2019205A006)。
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文摘
针对传统神经网络在处理时间依赖性动态过程和含噪数据时的不稳定性问题,提出了一种基于长短期记忆网络动态力重构方法.测量响应信号经噪声污染后,被归一化为输入变量;而归一化的动态载荷则作为输出变量.长短期记忆网络的实现方法被采用.为了提高网络的泛化能力,不同类型的动力响应和原始载荷被定义为每个时刻的样本结构.考虑区间不确定性,在传统配点法的基础上调整配点策略得到逐维法,在研究某一维度不确定性变量时固定其他维度,可以高精度地解决区间变量相互独立的不确定性载荷识别问题.最后,采用数值算例与传统神经网络(BP神经网络)对比,表征长短期记忆网络在含噪数据的处理上更为稳定,设计试验证实了对于时间依赖性的数据,该方法的有效性和可行性.
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关键词
长短期记忆网络
逐维法
载荷识别
区间不确定性
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Keywords
long short-term memory
dimension-wise method
force reconstruction
interval uncertainty
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分类号
O342
[理学]
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