弹丸对混凝土靶体侵彻深度的灰色模拟与预测

由于弹丸对混凝土靶体侵彻机理的未知性及混凝土力学性能的复杂性,因此可将弹丸侵彻混凝土过程看作是一个灰色过程。介绍了弹丸侵彻混凝土靶体侵彻深度的灰色模拟与预测模型GM(1,n)的建立方法和过程,通过GM(1,n)模型可以实现对弹丸侵彻混凝土介质侵彻深度的模拟与预测。通过算例计算表明,此模型对模拟和预测弹丸侵彻混凝土的侵彻深度可行,且计算量较小。     

基于粒子群优化的最小二乘支持向量机在混合气体定量分析中的应用

针对混合气体建模过程中最小二乘支持向量机参数难以确定及红外光谱数据计算量过大的问题,提出一种粒子群优化的最小二乘支持向量机方法,用于建立基于主成分分析特征提取的红外光谱多组分气体定量分析模型。首先对主吸收峰区域的550个红外光谱数据利用主成分分析技术进行了特征提取,将降维得到的7个特征值作为模型的输入变量从而有效地降低了计算量。混合气体主要由浓度范围分别是0.1%～1%的甲烷、乙烷及0.1%～1.5%的丙烷三种组分气体组成。采用最小二乘支持向量机技术分别建立了各组分气体的定量分析模型,利用粒子群优化算法对最小二乘支持向量机算法中的参数进行了优化选取,取代了传统的遍历优化方法,然后利用取得的最优参数重建定量分析模型。实验结果表明,采用此方法离线建模所用时间比采用遍历优化方法节省40倍以上,预测结果误差水平相当,满足实测要求。粒子群优化算法在全局优化及收敛速度方面具有较大优势。粒子群优化算法与最小二乘支持向量机技术相结合用于混合气体定量分析是切实可行的,具有一定的实际意义和应用价值。     

串联动能侵彻弹侵彻混凝土靶研究

 设计了一种串联型动能侵彻弹。对该侵彻弹在不同条件下侵彻半无限混凝土靶进行了数值模拟和系列尺寸实验研究，并对该侵彻弹对目标的毁伤机理进行了分析，计算结果与实验结果较为一致，为该结构侵彻弹侵彻硬目标的研究提供了依据。     

高速长杆弹对混凝土靶侵彻规律的仿真分析

应用AUTODYN-2D有限差分程序,对着速在0.6~2 km/s范围之间,不同材料、不同质量和不同长径比的长杆弹侵彻混凝土靶进行了仿真计算。分析了着速对侵彻深度和混凝土靶穿孔直径的影响。结果表明:混凝土靶穿孔直径随着速的增加而增大,但侵彻深度存在拐点。进一步研究了长杆弹材料、质量和长径比对侵彻深度拐点效应的影响,长杆弹材料对侵彻深度拐点的影响较大,长杆弹的质量和长径比对拐点的影响较小。     

混沌海杂波背景下的微弱信号检测混合算法

基于经验模态分解理论, 提出了一种基于粒子群算法的支持向量机预测方法. 采用总体平均经验模式分解法将混沌信号分解为若干固有模态函数和趋势分量, 将复杂的非线性信号转化为具有不同尺度特征的平稳分量. 利用粒子群算法对支持向量机的惩罚系数和核函数进行优化, 结合支持向量机建立混沌序列的单步预测模型. 从预测误差中检测淹没在混沌背景中的微弱信号(包括瞬态信号和周期信号). 对Lorenz系统和实测IPIX雷达数据进行仿真实验, 结果表明, 该方法能够有效地从混沌背景噪声中检测出微弱目标信号, Lorenz系统得到的均方根误差0.000000339 (-102.8225 dB时)比传统支持向量机方法的均方根误差0.049 (-54.60 dB时)降低了5个数量级, 从海杂波中检测出具有谐波特性的微弱信号, 表明预测模型具有更低的门限和误差.     

大孔径双向聚能射孔弹的研究

 设计了一种双锥药型罩与双向装药结构相结合的聚能射孔弹模型,通过数值模拟方法研究其射流成型机理,并计算其射流参数。结果显示：双锥药型罩的小锥角部分形成聚能射流,大锥角部分形成翻转弹丸,射流头部和弹丸的速度分别为6 250 m/s和1 620.9 m/s,弹丸长度和平均直径分别为26.1 mm和8.6 mm。结合数值模拟结果,对射流侵彻公式进行了修正,并利用修正公式预测该射孔弹侵彻钢靶的深度,计算结果为69.6 mm。最后,按照该模型进行侵彻实验,实验回收弹丸的长度和平均直径分别为28.1 mm和8.8 mm,侵彻钢靶的深度和孔径分别为70 mm和17 mm。实验表明：数值模拟与理论计算方法相结合是可行的,能够有效地计算射孔弹的射流参数并预测其侵彻深度;该射孔弹侵彻性能优越。     

环型聚能装药侵彻靶板能力多因素分析

环型聚能装药结构参数与其侵彻靶板能力间的关系难以用精确的数学函数表达,因此利用灰色关联理论建立描述该关系的模型是有意义的。首先采用灰色关联度理论对正交试验数据进行初步处理分析,将多目标问题转化为单目标问题,得到各结构参数与侵彻靶板能力的灰色关联度;然后应用基于支持向量机回归、粒子群优化、遗传算法等参数寻优算法的支持向量机(SVM)网络回归模型对灰色关联度进行预测,从而实现对环型聚能装药侵彻靶板能力的计算。结果表明,使用基于遗传算法参数寻优的SVM网络回归模型拟合精度最高,该模型可以很好地描述正交试验中环型聚能装药结构参数与侵彻靶板能力间的关系。最后选用正交试验外的一组数据,应用LS-DYNA对该结构参数下的环型聚能装药侵彻靶板过程进行仿真,并将仿真试验数据与SVM网络回归模型的预测值作比较,验证了该模型的可靠性。     

岩石、混凝土和土抗侵彻能力数值计算与分析

利用LS-DYNA3D软件数值计算了弹体侵彻岩石、混凝土和土问题,分析在不同碰撞速度条件下的弹体响应和靶体抗侵彻能力。碰撞速度小于900 m/s时,弹体侵彻岩石的减加速度峰值约是侵彻混凝土的2倍,而侵彻混凝土的减加速度峰值约是侵彻土的6倍。减加速度峰值高则稳态侵彻过程短,弹体能量消耗很快。碰撞速度超过1.5 km/s时,随靶体材料的强度、密度逐渐减小,侵彻深度和孔径逐渐缓慢增加,岩石、混凝土和土3种靶体材料相比,最大侵彻深度增加41%~62%,最大扩孔口径增加16%~25%。     

12.7mm穿燃弹对半无限厚45钢的侵彻行为

针对刚性卵形短杆弹对半无限厚钢靶的侵彻行为,利用12.7 mm弹道枪进行不同着靶速度下12.7 mm穿燃弹正侵彻45钢的弹道试验,并结合数值模拟对侵彻过程中的弹丸侵彻行为进行分析。结果表明:12.7 mm穿燃弹对45钢的临界开坑速度为75 m/s,在弹速范围内弹芯表现出刚性侵彻行为,不同着靶速度下弹芯的侵彻阻力上升趋势基本一致,当着靶速度大于400 m/s时,在开坑结束后会出现常阻力阶段,直至侵彻结束。同时,制式弹对45钢的侵彻深度与着靶动能呈线性正比关系,通过拟合得到了无量纲侵彻深度与无量纲动能的关系式。     

纯电动汽车磷酸铁锂电池组的建模及优化

鉴于传统神经网络和支持向量机机理复杂、计算量大的缺陷,很难实时跟踪磷酸铁锂电池组复杂快速的内部反应,影响电池荷电状态的估算精度,提出应用一种简单、有效的极限学习机对一额定容量为100Ah、额定电压为72V的纯电动汽车磷酸铁锂电池组建模,并分别与BP神经网络、RBF神经网络、支持向量机进行对比。随后,以学习时间和泛化性能为优化目标,应用粒子群方法寻找最佳隐层节点个数。结果表明,基于极限学习机的磷酸铁锂电池组模型的学习时间、泛化性能优于BP神经网络、RBF神经网络、支持向量机;隐层节点优化后,模型的学习时间和泛化性能达到最优。     

SPH方法在宽速域岩石侵彻问题中的应用

采用光滑粒子流体动力学(SPH)方法对花岗岩靶板受碰撞侵彻的大应变、高应变率变形问题进行了数值模拟。为了描述弹目材料的非线性变形及破坏特性,对花岗岩靶板引入了Holmquist-Johnson-Cook(HJC)本构模型及损伤模型,对弹体引入含损伤的Johnson-Cook(J-C)本构方程和Grüneisen状态方程,靶板与弹体均离散成拉格朗日粒子。通过自编程序仿真计算0～4 m/s的着靶速度下花岗岩靶板的三维侵彻过程,对比分析了钢珠在不同弹体条件下的侵彻结果,在固体侵彻、半流体侵彻和流体侵彻的区域内拟合了侵彻深度随着靶速度的变化曲线。数值计算结果显示,侵彻深度随着靶速度的增加在固体侵彻区间(v01421 m/s)呈现递增趋势,在半流体侵彻区间(1421 m/s?v0?1700 m/s)呈现递减趋势,在流体侵彻区间(v0 1700 m/s)呈现递增趋势并逐渐趋于平滑,达到峰值。     

过滤窗最小二乘支持向量机的混沌时间序列预测

传统的滑动窗策略只是简单且机械地将最远的数据移出窗口, 而将最近的数据移进窗口. 针对这种遗忘策略存在的缺陷, 提出了过滤窗策略. 过滤窗采用"优胜劣汰"的选择机制, 将对模型贡献比较大的数据留在窗口当中. 将过滤窗和最小二乘支持向量回归机相结合, 提出了过滤窗最小二乘支持向量回归机. 与滑动窗最小二乘支持向量回归机相比较, 过滤窗最小二乘支持向量回归机具有较小的计算量, 需要较短的窗口长度就能达到和滑动窗最小二乘支持向量回归机几乎相同的预测精度, 而较短的窗口长度又预示着较少的计算量和较好的实时性. 混沌时间序列在线建模和预测的实例表明了过滤窗最小二乘支持向量回归机的有效性和可行性. 关键词： 混沌时间序列 支持向量机 滑动窗 过滤窗     

基于主成分分析和支持向量机的木材近红外光谱树种识别研究

为了探究一种新型高效的树种鉴别方法,以桉木、杉木、落叶松、马尾松和樟子松近红外光谱数据为研究对象,分别建立了基于主成分分析和支持向量机的木材树种定性识别模型。在主成分识别模型中,样本光谱数据经过预处理后绘制了其二维和三维主成分得分图,可以看出：主成分分析得分图能有效区分五种木材树种,且三维得分图比二维得分图更能直观、清晰展示树种之间的差异,表明主成分分析在可视化层面上可对小样本树种进行有效判别。在支持向量机识别模型中,分别建立了以遗传算法和粒子群算法为代表的智能算法优化支持向量机树种识别模型,结果显示,遗传算法-支持向量机模型的交叉验证最佳判别准确率为95.71%,测试集预测准确率为94.29%,算法用时134.08 s;粒子群算法-支持向量机模型的交叉验证最佳判别准确率为94.29%,测试集预测准确率为100.00%,算法用时19.98 s,表明基于智能算法支持向量机树种识别模型能够实现对木材树种的有效鉴别。该研究对近红外光谱分析技术在木材科学领域的应用进行了有益探索,为木材树种的快速识别提供了新方法。     

改进粒子群算法优化支持向量机在故障诊断中的应用研究

支持向量机(SVM)作为当前新型的机器学习方式,凭借解决小样本问题、高维问题和局部极值问题等方面的优越性,在当前故障诊断方面有突出的表现;文章根据对支持向量机的研究,发现其在分类模型参数选择上存在困难,为此,提出利用改进粒子群算法优化的办法,解决粒子群前期收敛速度过快导致后期容易优化不均的现象;通过粒子群算法优化与支持向量机分类模型结合,以轴承故障检测和诊断为例,分析次方法的优越性和提高支持向量机在故障诊断过程中的精准度;通过实际检测得出,这种算法优化的方法改进的支持向量机对于聚类性较差的故障分类具有很好的诊断功能。     

弹体侵彻混凝土靶板过程中磨蚀问题的计算

 对弹丸在混凝土材料中侵彻时表面磨蚀速度的经验公式进行了改进。假设侵彻过程中密度保持不变,据此编制了可以计算弹丸磨蚀后弹头形状、弹体质量损失以及侵彻深度的简单差分程序。将计算得到的磨蚀后的弹头形状、质量损失与卵形弹侵彻无围压强度为63 MPa的混凝土（石英骨料）实验结果进行比较,两者基本吻合。     

基于相似日的支持向量机短期负荷预测

摘要：为提高电网短期负荷预测的精度,对以往学者基于相似日和最小二乘支持向量机(LS-SVM)短期负荷预测方法进行改进,形成一种改进的基于相似日和细菌趋化改进粒子群算法优化最小二乘支持向量机(least squares support vector machine based on improved particle swarm optimization for bacterial chemotaxis, PSOBC-LSSVM)的预测模型。克服了标准粒子群算法容易早熟收敛和陷入局部最优的问题,并充分考虑短期负荷的连续性与周期性对选取相似日造成的影响,将二者结合到一起综合考虑,利用改进的粒子群得到二者的最佳匹配值,并将其融合到时间距离这一因子当中。算例表明该方法预测精度较更高,可行且有效。     

一种传感器特性的高精度拟合方法

为提高传感器非线性特性的拟合精度,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)与量子粒子群优化算法(QPSO)的传感器特性拟合方法;该方法采用最小二乘支持向量机构建传感器特性的非线性回归模型,模型的参数向量由量子粒子群优化算法和学习样本平均绝对误差最小的准则进行优化;实验结果验证了该方法的有效性,其拟合绝对误差在10-9~10-7%之间,其拟合性能明显优于常规方法。     

基于分区建模的锌液痕量铜离子光谱检测方法

炼锌溶液中痕量铜离子的光谱信号被掩蔽、干扰严重,以及铜离子的非线性特性在高、低浓度区间的显著差异,都会导致痕量铜离子的浓度检测比较困难。针对该问题,提出了一种基于分区建模的锌液中痕量铜离子的光谱检测方法。该方法采用导数光谱结合小波去噪的方法对光谱信号进行预处理,重现待测铜离子的谱峰。以相关系数-稳定性值作为变量的评价指标对波长变量进行排序,并结合支持向量回归(SVR)模型选取最佳波长变量,在此基础上,根据混合溶液中铜离子光谱信号非线性特性将浓度划分区间,并分别针对每个区间建立粒子群优化支持向量回归(PSO-SVR)模型,计算出铜离子的质量浓度。将所提方法与现有多种回归方法进行比较,结果表明:所提方法将预测方均根误差降低至0.0678,模型决定系数提高至99.61%,该方法的最大相对误差为6.94%,平均相对误差为2.74%。     

群智能算法优化SVR预测模型的应用与分析

群体智能是基于生物群体行为规律的智能计算技术,常用以解决参数寻优等问题;作为群体智能的两种典型算法,蚁群算法和粒子群算法应用极为广泛;文章分析了标准蚁群算法和粒子群算法的不足,分别采用改进的蚁群算法和粒子群算法对支持向量机回归模型参数进行优化,并以钕铁硼吸氢阶段合金氢含量预测为例,通过MATLAB对改进后的预测模型进行了仿真验证,最终给出了两种方法优化后,模型的预测效果及性能对比;仿真结果表明,改进的群体智能算法对工艺优化控制有着重要的意义。     

混凝土薄板侵彻贯穿问题的SPH数值模拟

随着混凝土结构强度的不断提高,越来越多的防护工事选择混凝土作为主要建筑材料。在光滑粒子流体动力学方法的基础上,提出了TCK-HJC复合本构模型,对锥形弹刚性侵彻过程中混凝土薄板的变形损伤进行数值模拟,采用拟流体模型处理失效的混凝土碎片,分析了不同侵彻角(0°,60°)下锥形弹侵彻混凝土薄板的变形过程,得到了薄板的压力分布以及失效混凝土碎片的飞散角度,并与实验进行对比。结果表明,数值模拟方法是合理的,为进一步研究脆性材料的力学性能奠定了技术基础。