一、坦克交流炮控系统仿真分析（论文文献综述）
李润濠[1]（2021）在《基于机器学习的炮控系统故障预测与健康管理方法研究》文中提出如今,各个国家对自己的国防力量关注度不断提高。随着各种技术力量的日益发展,控制坦克发挥其最大效能的火控系统,其控制方式逐渐多样、内部结构也越发复杂。火控系统中的炮控系统是装甲车辆武器装备中作为火力打击核心部件不可缺少的一部分,它对稳定火炮、炮塔以及瞄准镜起到关键作用,若是可以对其提前进行评估、诊断或预测处理,便可以极大程度的保障装甲车辆在战场上的生存能力及攻击效率,具有极高的研究价值。本文针对炮控分系统的故障预测与健康管理关键方法开展技术研究,完成的主要工作包括如下几个方面:一、建立了一种基于相关向量机的炮控分系统状态评估模型。炮控分系统的数据参数种类繁多,为了避免在使用模型处理的过程中出现高维度灾难性问题,采用灰关联的属性约简方法剔除冗余属性。相关向量机核参数直接影响着模型的处理结果,人为赋值太具主观性,因此采用模拟退火天牛须优化的多分类相关向量机,以此模型进行评估工作,以此提高评估准确率。二、针对数据中可能存在缺失的情况,建立了一种数据填补的相关向量机的炮控分系统故障诊断模型。首先利用模拟退火天牛须优化的相关向量机进行缺失数据的参数预测,借助预测得到的单一因素和相关因素预测值进行组合,转换为最终预测值,使用最终预测值补齐数据集,通过与评估模型相似的多分类相关向量机模型作为故障诊断模型,可以实现多故障的识别,能够获得较精确的诊断结果。三、建立了一种基于相关向量机的炮控分系统故障预测模型。针对信号值中存在系统发展规律不明显的问题,采用灰色数据生成的方法来增强数据间的关联性。通过模拟退火粒子群优化改进核函数的相关向量机预测模型进行属性参数的变化趋势预测,并计算更新后的数据集与初始数据集之间是否具备相关性,从而决定是否更新趋势预测模型。借助预测的参数值重构样本集,继而进行故障诊断操作,从而达到故障预测的效果。以炮控分系统的炮控箱与陀螺仪组两个核心部件作为研究对象,借助传感器获取的历史数据集,对本文提出的炮控分系统状态评估、故障诊断及故障预测模型进行了验证。经过各个实验证明,文中所提的状态评估方法可以替代以往主观性太强的方法,基于数据驱动的方式进行炮控箱的状态评估,具有较好的评估效果;所提的故障诊断方法解决了样本数据缺失条件下诊断过程较难的问题,提高了诊断的正确率。对提出的故障预测方法,先通过属性趋势预测各指标参数值,再借助诊断模型利用预测值实现故障预测的效果。文中所提的三种模型,在炮控分系统的子部件中均得以验证,给技术保障人员提供了支持,在维修保养方面大大减少了时间的浪费,在武器装备的PHM技术方面有继续研究的价值。
袁树森,邓文翔,姚建勇,杨国来[2]（2021）在《基于Mworks的坦克随动系统建模与仿真研究》文中指出为准确拟合坦克随动系统的动态特性,优化综合性能,获得更好的控制跟踪效果,建立了坦克随动系统轴间耦合负载非线性动力学数学模型、方位子系统驱动端数学模型、俯仰子系统驱动端数学模型。采用基于Modelica语言的仿真软件Mworks建立坦克随动系统的仿真模型库,并进行仿真研究。结果表明:基于Mworks建立的模型能够准确地对坦克随动系统进行仿真验证,稳定精度满足坦克随动系统的要求;基于Mworks的坦克随动系统建模简便、直观,随动系统间的复杂关系可通过Mworks中各子模块直接建立,且建好的坦克随动系统综合动力学模型重复利用性好,提高了建模效率。
周建军,周文彬,盛沙,李英顺,耿思媛,马景兰[3]（2020）在《坦克炮控系统综合检测平台设计》文中提出坦克炮控系统的快速故障定位与高效检修是我国陆军军械装备未来研究发展的重点方向。研制了一种由检测电缆、信号调理板、PCI数据采集卡、工控机和综合检测软件等几部分组成的坦克炮控系统综合检测平台。综合检测软件操作开关量输出卡和信号调理板,控制被测部件的相应接触器或继电器开关动作,模拟被测试工况完成部件功能测试。详细分析设计了信号调理电路板与综合检测平台整体结构。采用故障树分析方法对炮控箱故障进行总体分析、梳理,并建立了炮控箱故障树。该综合检测平台可完成对5种型号坦克中的炮控箱、电机放大机控制盒和陀螺仪组等部件的综合检测和故障诊断。
吕家兵,侯远龙,高强,金鹏程[4]（2020）在《坦克炮控系统的复合自抗扰控制研究》文中提出坦克炮行进在颠簸的路面中身管的稳定是保证射击精度前提,同时坦克炮控系统自身存在的诸多非线性因素。基于自抗扰控制对被控系统参数变化和外部扰动不敏感,可自抗扰控制参数众多,整定复杂,而且参数选择直接影响到坦克炮控系统的性能。因此,设计了神经网络对非线性扩张状态观测器（NESO）和非线性控制率（NLSEF）的参数在线整定,同时对神经网络的重要参数采用改进的粒子群算法在线寻优。仿真结果表明,该方法可以提高系统的抗干扰能力和鲁棒性。
冷华杰,马晓军,王科淯[5]（2020）在《基于MATLAB和ADAMS的炮控系统联合仿真》文中研究说明通过SolidWorks三维建模及导入到ADAMS进行动力学分析,在Matlab/Simulink中建立炮塔电机双闭环控制系统模型,以ADAMS/Controls接口模块实现机电联合仿真。仿真试验结果分析可知,炮控系统中齿轮间隙及摩擦力矩等非线性因素,对炮控系统的转速控制影响较大。对不同齿轮间隙对炮控系统性能的影响进行研究,得出工程设计中应该选取合适的齿隙来控制非线性环节的影响。采用的虚拟样机技术可为后续控制算法的改进以及物理样机的研发提供一种便利的方法。
陈宇[6]（2019）在《坦克行进间发射动力学分析及优化研究》文中研究表明现代战争形式的逐渐改变使得新一代坦克的射击精度、炮口动能、机动能力和使用条件均发生了较大的变化。随着弹丸穿甲威力的提高,发射载荷、炮口动能和炮口动量均显着增大,火炮的振动特性更加凸显;另外为了适应高机动性的要求,减轻坦克重量并提高坦克的行驶速度,尤其是行进间射击时的行驶速度使得路面对坦克的激励急剧增大。这些都使坦克及火炮的非线性动力学规律越趋复杂,加剧了坦克机动性与行进间射击精度的矛盾。现有的设计理论和方法已难以破解这种矛盾,迫切需要开展高机动条件下坦克行进间射击的非线性动力学响应规律及总体性能优化研究。本文以此为背景,以提高坦克行进间射击精度为目标,基于多体系统动力学、有限元方法、智能控制方法、接触碰撞理论及现代优化算法等对坦克行进间射击机电液耦合动力学建模方法、高速机动条件下非线性因素影响规律及综合行驶工况条件下的坦克炮结构优化等进行了系统深入的研究。分析了某坦克多体系统的拓扑结构,基于一定简化和假设,结合射击时的实际受力和运动情况,建立了某坦克行进间射击多体系统动力学模型。利用有限元柔性体技术描述身管的弹性变形;分别通过非线性弹簧阻尼模型和间隙旋转铰模型表征身管与前后衬瓦间及耳轴与轴承间的接触碰撞关系;参照我国路面不平度分级标准,采用谐波叠加法重构了不同等级的考虑左右履带不平度相干性的三维路面不平度模型。通过数值计算获得了坦克行进间发射动力学规律,并进行了初步的试验验证。基于多学科协同仿真方法建立了垂向稳定控制系统与坦克机械系统耦合动力学模型。通过机电一体化仿真软件Amesim建立了垂向稳定器的液压子系统模型,在MATLAB/Simulink中建立了垂向稳定器的PID（Proportion Integration Differentiation）控制子系统模型,利用多体系统动力学软件Recur Dyn建立了坦克机械系统模型,有效提高了坦克行进间射击过程的数值计算精度。在此基础上,引入自适应鲁棒控制方法设计了新的坦克垂向稳定器控制器,通过与传统PID控制器的控制效果相比较,验证了所设计控制器的优越性。此外,研究发现坦克行进间耳轴中心角位移与炮口中心角位移并不相同,提出将炮口中心角位移作为误差补偿信号,大幅提高了传统以摇架为稳定目标的坦克垂向稳定器的综合稳定效果。分析了弹丸膛内运动过程中的受力情况。提出了一种基于间隙圆柱副模型的弹炮刚柔耦合建模方法,引入对微小间隙更具有适应性的基于L-N模型改进的含非线性刚度系数的法向接触力模型,以描述弹炮间接触力的非线性特性。在此基础上,分析了坦克行进间射击弹丸膛内运动时期身管的动态弯曲及弹炮耦合作用对火炮振动的影响规律。并进一步分析了高速机动条件下,坦克系统非线性现象尤为严重时,坦克行进间车体振动、身管动态弯曲、炮口响应及弹丸运动规律,为新一代高机动、高精度坦克总体设计提供理论支撑。以弹丸出炮口时扰动为优化目标,提出一种综合行驶工况条件下坦克行进间射击高维多目标优化方法。结合坦克行进间发射弹炮耦合动力学模型、分片拉丁超立方设计方法及BP（Back Propagation）神经网络方法构建坦克行进间射击火炮振动的代理模型。基于代理模型,采用遗传算法和潜在最优加点准则,对综合行驶工况条件下坦克行进间射击火炮振动问题进行序列近似优化,在可接受的计算成本范围内,得到了满足实际需要的兼顾各优化目标的优化解,提高了综合行驶工况条件下坦克行进间射击的射击精度。
闫时军[7]（2019）在《某随动系统负载模拟器及实验平台设计与控制》文中研究说明炮控随动系统在现代火炮控制系统中占据重要的位置。为了满足随动系统的稳定性、响应速度和动静态精度,在装载前需要在实验台架上考核随动系统的性能。本论文在某炮控随动系统负载模拟器研制的背景下,对随动负载模拟器系统的模型辨识和控制方法进行研究。随动负载模拟器在力矩加载的过程中会受到自身不确定性因素的影响,且在动态加载时还受到电机耦合所形成干扰力矩的影响。有效地提高随动负载模拟器加载系统的力矩跟踪精度,具有重要的理论意义和工程价值。本论文研究的主要工作集中在以下几个方面:（1）分析随动系统负载模拟器的结构组成和工作原理,然后结合永磁同步电机模型建立负载模拟器系统数学模型,最后分析系统不确定性对随动负载模拟器性能的影响。（2）研究了随动负载模拟器系统的非线性模型辨识方案。提出RBF神经网络和基于灰预测模型优化的RBF神经网络两种辨识方法,通过建模仿真结果比较,选择了基于灰预测模型优化的RBF神经网络系统模型辨识方案。（3）设计了随动负载模拟器力矩控制器。在灰预测模型优化的RBF神经网络辨识模型基础上,采用模糊单神经元PID自适应的控制器对本课题随动负载模拟器系统进行控制,并且和单神经元优化的PID控制器进行对比。搭建MATLAB/Simulink模型,进行仿真实验。（4）设计、加工了随动系统负载模拟器实验平台,进行实验结果验证。
陈遵川[8]（2018）在《基于自抗扰控制的坦克炮控系统研究》文中指出坦克炮控系统是保证坦克战斗力有效提升、坦克火力充分发挥的重要手段,现代坦克炮控系统的发展趋势是大功率数字交流全电炮控系统。针对炮控系统高响应速度和强抗扰能力的需求,本文基于自抗扰控制开展坦克炮控系统的研究。首先,本文设计了大功率数字交流全电炮控系统的总体结构,介绍了炮控系统的工作原理。根据炮控系统的性能要求和坦克特殊的工作环境,对火炮和炮塔的动力源,即驱动电机提出了特殊要求。针对炮控系统的控制结构进行对比分析,确定选取双模双环的控制结构以提高系统的响应速度。其次,本文建立了炮控系统的数学模型,设计了常规的三环控制器。驱动电机是炮控系统的核心组成部分,在详细分析驱动电机的数学模型、矢量控制和驱动技术后,建立了理想情况下炮控系统的数学模型。在设计电流、速度和位置调节器的基础上,通过仿真分析了三环结构响应缓慢的原因。然后,本文采用双模双环的控制结构,设计了基于自抗扰的炮控系统控制器。由于非线性因素严重阻碍了炮控系统性能的大幅提高,本文采用自抗扰控制以提高炮控系统的抗扰能力,同时根据炮控系统所处的工作状态对控制器实行切换控制。为了进一步增强炮控系统对转动惯量变化的鲁棒性,设计了基于模型参考自适应的转动惯量辨识器。最后,本文进行了仿真分析和初步实验。针对炮控系统的瞄准性能、稳定性能和抗干扰能力作了多次仿真分析,结果表明,采用双模双环的基于自抗扰控制的炮控系统,不仅满足瞄准速度变化范围大的要求,而且动态响应迅速、稳定精度高,同时能够有效提高炮控系统的抗干扰能力,提升炮控系统的整体性能。
胡继辉,侯远龙,高强,陈宇政,童仲志[9]（2018）在《坦克炮控系统神经网络自适应滑模控制方法》文中提出针对坦克炮控系统的时变性和非线性,设计一种神经网络自适应滑模控制方法。基于滑模控制强鲁棒性的优点,用RBF神经网络对系统摄动参数和未建模动态进行自适应逼近,可有效地降低切换增益,抑制系统的抖振。将滑模控制和神经网络逼近相结合,既保证了系统的鲁棒性又削弱了系统的抖振。仿真结果表明该设计能够有效地提高系统的动静态性能,优于经典的控制方法,为坦克炮控系统的设计提供了一种可行的设计方法。
远征[10]（2018）在《基于贝叶斯网络的炮控装置故障诊断专家系统的研究》文中指出随着科学技术的进步,现代战争对武器装备的信息化、智能化提出了新的要求。炮控箱作为坦克武器系统的中枢,其性能的高低直接决定了武器系统的性能状况。由于坦克的工作环境复杂,工作强度大,炮控箱的故障是在所难免的,所以研制炮控箱的故障诊断系统是军事现代化的必然要求。炮控箱是一个复杂的电气控制设备,它的内部器件相互关联耦合,不同的故障征兆产生的故障模式不同,同一个故障模式也可能是由多种故障机理引起的,这种故障间的不确定性导致炮控箱故障定位困难。而且炮控箱会由于环境突变或人为因素导致零部件或子系统产生突发性故障,这将使炮控箱的控制精度下降,甚至导致炮控箱停止工作,所以必须在故障发生时准确判断故障部位并及时更换故障部件。本文采用基于贝叶斯网络的故障诊断方式解决炮控箱故障诊断所面临的问题,具体研究内容如下:首先,本文通过分析炮控箱的故障模式与故障机理,发现炮控箱故障诊断系统的难点主要在于故障诊断过程中不确定性。通过分析比较现有的几种不确定性理论,提出了将贝叶斯网络作为故障诊断模型解决故障推理的不确定性,用DS证据理论解决专家先验知识的不确定性。其次,介绍了贝叶斯网络的基本理论以及贝叶斯网络的建模方法。由于炮控箱的故障样本缺乏,故障数据不完整等特性,提出了基于故障树模型的炮控箱贝叶斯网络建模方法。该方法根据炮控箱故障机理建立故障树模型,然后将故障树转化为贝叶斯网络,解决了故障树模型推理速度慢、不能表达多态逻辑关系以及不能表达不确定性等问题。再次,为了将多位专家表达的模糊知识量化为故障概率,提出了用DS证据理论与层次分析法相结合的方法,用DS证据理论融合不同专家的经验知识解决因为专家知识的差异性以及专家自身的局限性所导致的不确定性问题,然后根据层次分析法构建两两比较矩阵与知识矩阵,用具体的数值描述故障事件之间的重要程度,将专家的知识量化为具体的故障概率,并给出了具体的计算方法。最后,应用上述建模方式构建炮控箱的故障诊断系统,描述了故障诊断的流程,并构建了炮控箱的故障树模型与贝叶斯网络。然后以电源信号异常为例,用DS/AHP方法量化了专家知识,并用贝叶斯网络进行了诊断推理。
二、坦克交流炮控系统仿真分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、坦克交流炮控系统仿真分析（论文提纲范文）
（1）基于机器学习的炮控系统故障预测与健康管理方法研究（论文提纲范文）
| 学位论文数据集 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 机器学习概述 |
| 1.3 故障预测与健康管理 |
| 1.3.1 PHM概述及发展历程 |
| 1.3.2 PHM研究方法 |
| 1.3.3 PHM关键技术 |
| 1.4 国内外发展研究现状 |
| 1.5 本文研究内容与组织结构 |
| 1.5.1 本文研究内容 |
| 1.5.2 本文组织结构 |
| 第二章 主要理论与技术 |
| 2.1 炮控分系统 |
| 2.1.1 炮控分系统概述 |
| 2.1.2 炮控分系统组成 |
| 2.1.3 炮控分系统工作原理 |
| 2.1.4 炮控分系统PHM框架 |
| 2.2 核心算法理论 |
| 2.2.1 相关向量机分类 |
| 2.2.2 相关向量机回归 |
| 2.2.3 相关向量机影响因素——核函数 |
| 2.2.4 参数优化方法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 炮控分系统的状态评估与故障诊断 |
| 3.1 炮控箱概述及故障分析 |
| 3.2 基于SABAS-RVM的评估及诊断方法研究 |
| 3.2.1 灰关联理论的属性约简方法 |
| 3.2.2 天牛须搜索及其改进算法 |
| 3.2.3 基于相关向量机的评估及诊断模型 |
| 3.3 炮控箱的状态评估及故障诊断方法案例分析 |
| 3.3.1 炮控箱的状态评估案例 |
| 3.3.2 炮控箱的故障诊断案例 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 炮控分系统的性能参数与故障预测 |
| 4.1 陀螺仪组概述及故障分析 |
| 4.2 基于GSAPSO-RVM的预测方法研究 |
| 4.2.1 灰色理论相关介绍 |
| 4.2.2 粒子群及其改进算法 |
| 4.2.3 基于相关向量机的预测模型 |
| 4.3 陀螺仪组的故障预测方法案例分析 |
| 4.3.1 陀螺仪组的参数趋势预测案例 |
| 4.3.2 陀螺仪组的故障预测案例 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究成果及发表的学术论文 |
| 作者及导师简介 |
（2）基于Mworks的坦克随动系统建模与仿真研究（论文提纲范文）
| 1 Mworks介绍 |
| 2 坦克随动系统非线性建模 |
| 2.1 坦克随动系统轴间耦合负载非线性动力学数学模型 |
| 2.2 方位子系统驱动端数学模型 |
| 2.3 俯仰子系统驱动端数学模型 |
| 3 基于Mworks的系统建模及仿真 |
| 3.1 坦克随动系统轴间耦合负载非线性动力学建模 |
| 3.2 方位子系统驱动端建模 |
| 3.3 俯仰子系统驱动端建模 |
| 3.4 坦克随动系统仿真分析 |
| ①工况1。 |
| ②工况2。 |
| 4 结束语 |
（3）坦克炮控系统综合检测平台设计（论文提纲范文）
| 1 综合检测平台总体设计 |
| 2 信号调理板设计 |
| 2.1 开关量控制电路 |
| 2.2 电压预处理电路 |
| 2.3 交流预处理电路 |
| 2.4 信号放大电路 |
| 3 综合检测软件设计 |
| 3.1 故障树故障诊断方法应用 |
| 3.2 检测软件设计 |
| 4 综合检测平台结构 |
| 5 结论 |
（5）基于MATLAB和ADAMS的炮控系统联合仿真（论文提纲范文）
| 1 炮控系统建模 |
| 1.1 炮控系统数学模型 |
| 1.2 炮控系统实体模型 |
| 1.3 定义约束副和碰撞模型 |
| 2 控制系统设计 |
| 3 联合仿真设计 |
| 4 仿真结果分析 |
| 5 结论 |
（6）坦克行进间发射动力学分析及优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 坦克稳定器 |
| 1.2.2 弹炮耦合模型 |
| 1.2.3 火炮发射动力学 |
| 1.2.4 火炮结构动力学优化 |
| 1.3 坦克行进间发射动力学分析与优化研究的技术挑战 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 2 坦克行进间发射动力学建模与数值计算 |
| 2.1 某坦克结构拓扑分析 |
| 2.1.1 坦克结构组成 |
| 2.1.2 坦克多体系统建模基本假设 |
| 2.1.3 坦克多体系统结构拓扑分析 |
| 2.2 坦克多体系统的动力学建模 |
| 2.2.1 构件建模 |
| 2.2.2 约束建模 |
| 2.2.3 载荷建模 |
| 2.3 路面不平度建模 |
| 2.4 数值计算与初步验证 |
| 2.4.1 多体系统动力学模型 |
| 2.4.2 数值计算与分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 坦克垂向稳定器机电液耦合动力学建模与分析 |
| 3.1 坦克垂向稳定器的工作原理 |
| 3.2 坦克行进间机电液耦合动力学建模与分析 |
| 3.2.1 液压子系统建模 |
| 3.2.2 控制子系统建模 |
| 3.2.3 机电液耦合动力学建模 |
| 3.2.4 数值计算与分析 |
| 3.3 坦克垂向稳定器自适应鲁棒控制建模与分析 |
| 3.3.1 自适应鲁棒控制原理 |
| 3.3.2 坦克垂向稳定器控制结构改进 |
| 3.3.3 坦克垂向稳定器自适应鲁棒控制算法 |
| 3.3.4 数值计算与分析 |
| 3.4 控制器炮口误差信号补偿建模与分析 |
| 3.4.1 坦克行进间炮口振动分析 |
| 3.4.2 炮口误差信号补偿建模 |
| 3.4.3 数值计算与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 坦克行进间射击弹炮刚柔耦合影响分析 |
| 4.1 弹丸膛内运动的受力分析 |
| 4.1.1 重力和重力矩 |
| 4.1.2 燃气作用力 |
| 4.1.3 弹丸前定心部和炮膛间的作用力 |
| 4.1.4 弹带和炮膛间的作用力 |
| 4.1.5 弹丸受到的和外力及力矩 |
| 4.2 弹炮刚柔耦合非线性建模 |
| 4.2.1 接触碰撞的判断 |
| 4.2.2 法向接触力计算模型 |
| 4.2.3 接触摩擦模型 |
| 4.2.4 含间隙弹炮刚柔耦合动力学建模 |
| 4.3 数值计算与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 高速机动条件下坦克行进间发射动力学分析 |
| 5.1 高速机动条件下的激励源分析 |
| 5.1.1 路面不平度激励 |
| 5.1.2 液压缸控制力 |
| 5.1.3 射击载荷 |
| 5.1.4 其它激励源 |
| 5.2 坦克车体振动分析 |
| 5.2.1 车体线振动 |
| 5.2.2 车体角振动 |
| 5.3 坦克垂向稳定器稳定效果分析 |
| 5.3.1 PID控制器 |
| 5.3.2 自适应鲁棒控制器 |
| 5.4 弹丸膛内运动身管动态弯曲分析 |
| 5.5 弹丸膛内运动时期弹丸及炮口扰动特性分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 综合行驶工况条件下坦克行进间射击火炮结构优化 |
| 6.1 坦克行进间射击火炮结构优化方法 |
| 6.1.1 代理模型方法 |
| 6.1.2 试验设计方法 |
| 6.1.3 序列近似优化 |
| 6.2 综合行驶工况条件下坦克行进间射击火炮结构优化问题描述 |
| 6.2.1 优化目标数学模型 |
| 6.2.2 设计变量及约束 |
| 6.2.3 优化数学模型 |
| 6.3 坦克行进间射击火炮结构序列近似优化流程 |
| 6.3.1 基于多体动力学模型的训练样本库构建 |
| 6.3.2 基于BP神经网络的代理模型建模 |
| 6.3.3 模型验证和评估 |
| 6.3.4 优化解及实际响应计算 |
| 6.3.5 样本点更新 |
| 6.4 优化结果与分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 全文工作总结 |
| 7.2 本文主要创新点 |
| 7.3 研究工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（7）某随动系统负载模拟器及实验平台设计与控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 负载模拟器研究概况 |
| 1.2.1 负载模拟器类型 |
| 1.2.2 发展趋势 |
| 1.3 负载模拟器控制方法综述 |
| 1.3.1 传统控制方法 |
| 1.3.2 智能控制方法 |
| 1.4 论文的主要研究内容及章节安排 |
| 2 随动负载模拟器数学模型 |
| 2.1 系统的组成和工作原理 |
| 2.2 系统数学模型 |
| 2.2.1 永磁同步电动机的模型建立 |
| 2.2.2 随动负载模拟器数学模型 |
| 2.3 随动系统负载模拟器不确定性及非线性分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 随动负载模拟器的非线性系统辨识 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统辨识概述 |
| 3.2.1 系统辨识流程 |
| 3.2.2 系统辨识发展 |
| 3.2.3 辨识数据的获取 |
| 3.2.4 系统辨识性能评价指标 |
| 3.3 RBF神经网络辨识 |
| 3.3.1 RBF神经元模型 |
| 3.3.2 RBF神经网络结构 |
| 3.3.3 RBF神经网络算法实现 |
| 3.3.4 RBF神经网络辨识研究 |
| 3.4 基于灰预测模型优化的RBF神经网络系统辨识 |
| 3.4.1 灰预测算法基本原理 |
| 3.4.2 灰预测模型序列生成算子机制 |
| 3.4.3 GM-RBF神经网络辨识流程 |
| 3.4.4 系统辨识结果及模型验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 随动负载模拟器的控制方法研究 |
| 4.1 单神经元PID控制器设计 |
| 4.1.1 PID控制 |
| 4.1.2 基于单神经元PID的控制器设计 |
| 4.2 模糊单神经元PID自适应控制器设计 |
| 4.2.1 模糊控制 |
| 4.2.2 神经网络自适应控制 |
| 4.2.3 模糊单神经元PID自适应控制器设计 |
| 4.3 系统仿真与分析 |
| 4.3.1 阶跃响应的结果与分析 |
| 4.3.2 正弦跟踪的结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 随动负载模拟器实验平台设计 |
| 5.1 实验平台功能与总体结构 |
| 5.1.1 实验平台的功能 |
| 5.1.2 性能指标 |
| 5.1.3 实验平台的总体结构 |
| 5.2 实验平台硬件设计 |
| 5.2.1 主控计算机 |
| 5.2.2 力矩控制箱 |
| 5.2.3 扭矩传感器和角位置传感器 |
| 5.2.4 齿轮传动装置 |
| 5.2.5 力矩电机及其驱动器 |
| 5.2.6 惯量盘组与联轴器 |
| 5.3 实验平台软件设计 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 实验验证 |
| 6.1 阶跃响应实验结果 |
| 6.2 正弦跟踪实验结果 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（8）基于自抗扰控制的坦克炮控系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 坦克炮控系统的发展趋势 |
| 1.4 论文的主要工作和章节安排 |
| 2 坦克炮控系统的组成和工作原理 |
| 2.1 坦克炮控系统的结构与原理 |
| 2.2 坦克炮控系统对驱动电机的特殊要求 |
| 2.3 坦克炮控系统的控制结构 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 坦克炮控系统的数学模型及其三环控制 |
| 3.1 永磁同步电机的数学模型 |
| 3.2 永磁同步电机的矢量控制 |
| 3.3 坦克炮控系统的数学模型 |
| 3.4 三环控制器的设计与仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 坦克炮控系统的自抗扰控制 |
| 4.1 炮控系统中的非线性因素 |
| 4.2 自抗扰控制的基本原理 |
| 4.3 基于自抗扰的炮控系统控制器设计 |
| 4.4 基于模型参考自适应的转动惯量辨识 |
| 4.5 炮控系统的仿真分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 初步实验 |
| 5.1 参数测试实验 |
| 5.2 反电势实验 |
| 5.3 稳态实验 |
| 5.4 暂态实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（10）基于贝叶斯网络的炮控装置故障诊断专家系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外装甲装备故障诊断技术研究现状 |
| 1.2.2 国内装甲装备故障诊断技术研究现状 |
| 1.2.3 故障诊断技术研究现状 |
| 1.2.4 智能故障诊断系统模型 |
| 1.2.5 装甲装备故障诊断系统发展趋势 |
| 1.3 故障诊断在炮控箱中的应用 |
| 1.4 本文主要研究内容和结构 |
| 第二章 炮控箱的故障特性及解决方法 |
| 2.1 炮控箱故障模式及故障特性 |
| 2.1.1 炮控箱故障模式分析 |
| 2.1.3 炮控箱故障特性 |
| 2.2 不确定理论 |
| 2.2.1 不确定信息的概念 |
| 2.2.2 不确定信息的分类 |
| 2.2.3 故障诊断中的不确定性分析 |
| 2.2.4 不确定性推理方法 |
| 2.3 炮控箱故障诊断中不确定问题的解决方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 贝叶斯网络模型 |
| 3.1 贝叶斯网络 |
| 3.1.1 概率论基础 |
| 3.1.2 贝叶斯网络基本概念 |
| 3.1.3 贝叶斯网络拓扑结构 |
| 3.2 基于故障树的贝叶斯网络模型 |
| 3.2.1 贝叶斯网络建模方式 |
| 3.2.2 故障树分析法 |
| 3.2.3 基于故障树的贝叶斯网络建模方法 |
| 3.2.4 贝叶斯网络对故障树表达能力的扩展 |
| 3.3 贝叶斯网络推理 |
| 3.3.1 贝叶斯网络推理的方式 |
| 3.3.2 贝叶斯网络推理实例 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于DS/AHP的知识融合 |
| 4.1 DS证据理论基础 |
| 4.1.1 证据理论基本概念 |
| 4.1.2 证据理论的合成规则 |
| 4.1.3 证据理论合成规则的悖论 |
| 4.1.4 冲突证据的合成方法 |
| 4.2 基于层次分析法的证据融合 |
| 4.2.1 层次分析法 |
| 4.2.2 DS/AHP的知识融合方法 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 炮控装置故障诊断系统的设计 |
| 5.1 故障诊断系统总体设计 |
| 5.2 实例分析 |
| 5.2.1 炮控箱电源信号故障分析 |
| 5.2.2 炮控箱电源信号故障树 |
| 5.2.3 故障树转化为贝叶斯网络 |
| 5.2.4 底事件故障概率 |
| 5.2.5 贝叶斯网络条件概率表 |
| 5.2.6 贝叶斯网络推理 |
| 5.3 故障诊断系统软件设计 |
| 5.3.1 软件总体设计 |
| 5.3.2 软件部分界面 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 主要研究结论 |
| 6.2 不足和展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
四、坦克交流炮控系统仿真分析（论文参考文献）
- [1]基于机器学习的炮控系统故障预测与健康管理方法研究[D]. 李润濠. 北京石油化工学院, 2021
- [2]基于Mworks的坦克随动系统建模与仿真研究[J]. 袁树森,邓文翔,姚建勇,杨国来. 弹道学报, 2021(01)
- [3]坦克炮控系统综合检测平台设计[J]. 周建军,周文彬,盛沙,李英顺,耿思媛,马景兰. 北京石油化工学院学报, 2020(04)
- [4]坦克炮控系统的复合自抗扰控制研究[J]. 吕家兵,侯远龙,高强,金鹏程. 自动化技术与应用, 2020(04)
- [5]基于MATLAB和ADAMS的炮控系统联合仿真[J]. 冷华杰,马晓军,王科淯. 兵器装备工程学报, 2020(04)
- [6]坦克行进间发射动力学分析及优化研究[D]. 陈宇. 南京理工大学, 2019(01)
- [7]某随动系统负载模拟器及实验平台设计与控制[D]. 闫时军. 南京理工大学, 2019(06)
- [8]基于自抗扰控制的坦克炮控系统研究[D]. 陈遵川. 华中科技大学, 2018(06)
- [9]坦克炮控系统神经网络自适应滑模控制方法[J]. 胡继辉,侯远龙,高强,陈宇政,童仲志. 火力与指挥控制, 2018(06)
- [10]基于贝叶斯网络的炮控装置故障诊断专家系统的研究[D]. 远征. 广西科技大学, 2018(03)