自行火炮身管优化方法及应用研究

发布时间：2021-02-11 23:10

　　为适应现代化战争条件下的身管性能的综合性要求,需要在考虑强度、刚度、重量等因素下进行自行火炮身管的优化设计。本文的研究工作是“十二五”国防基础科研项目的一部分,利用现代智能优化算法,以有限元分析软件为工具,采用MATLAB编制优化程序,在考虑影响身管性能的多个学科模型的基础上,以典型自行火炮身管为例,对身管结构优化方法进行了研究,具体完成的研究内容如下：（1）分析了影响身管性能的多个学科模型,建立了内弹道模型、结构模型、强度模型和刚度模型。（2）利用基于随机有限元的参数敏感性分析方法,得到了影响结构强度可靠性的设计参数,为身管结构优化变量的选择提供参考。（3）建立了以ANSYS为平台的身管结构单目标优化模型,在满足结构约束、强度约束和刚度约束的条件下,以身管的重量为目标进行了单目标的优化设计。（4）为避免结构优化设计中大量的有限元迭代,提出了一种高效的基于权重优化的结构多目标优化方法：通过均匀试验,利用神经网络和遗传算法相结合,建立了身管结构多目标优化模型,采用了多目标优化中模糊的解法；根据试验样本的训练数据,采用权重优化的方法来确定权重,建立了基于神经网络和遗传算法的权重优化模型,克... 

【文章来源】：南京理工大学江苏省 211工程院校

【文章页数】：79 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
图表目录
1 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 结构优化方法的国内外研究状况
    1.3 自行火炮身管优化设计简介
    1.4 本课题研究的主要内容
2 身管结构的设计分析模型
    2.1 内弹道模型
    2.2 身管结构模型
    2.3 身管强度特性分析
        2.3.1 强度分析理论
        2.3.2 安全系数
        2.3.3 身管强度有限元分析
    2.4 身管刚度特性分析
    2.5 本章小结
3 基于随机有限元的参数敏感性分析
    3.1 概述
    3.2 结构失效概率分析理论
        3.2.1 强度可靠度的分析理论
        3.2.2 强度失效概率模型
    3.3 基于蒙特卡洛法的结构失效概率分析
        3.3.1 蒙特卡洛法的基本原理
        3.3.2 拉丁超立方抽样法
        3.3.3 基于结构失效概率的参数敏感性分析的步骤
    3.4 结构参数敏感性分析算例
        3.4.1 创建分析文件
        3.4.2 确定随机变量及其分布
        3.4.3 确定功能函数
        3.4.4 模拟仿真
        3.4.5 输出变量strength的概率分布
        3.4.6 参数敏感性分析
    3.5 本章小结
4 基于ANSYS平台的身管结构单目标优化
    4.1 ANSYS结构优化设计原理
    4.2 身管算例模型
    4.3 优化计算
    4.4 本章小结
5 基于神经网络和遗传算法的身管多目标模糊优化
    5.1 概述
    5.2 身管多目标优化模型
    5.3 均匀试验设计
        5.3.1 均匀试验设计介绍
        5.3.2 均匀试验设计过程
    5.4 BP神经网络模型的确立
        5.4.1 神经网络在机械工程中的应用
        5.4.2 人工神经网络结构
        5.4.3 BP神经网络建模
    5.5 BP神经网络和遗传算法的结合算法
        5.5.1 遗传算法
        5.5.2 BP网络与遗传算法的结合算法
    5.6 结构多目标优化的模糊解法
        5.6.1 结构多目标优化
        5.6.2 多目标优化的模糊解法
    5.7 基于优化的结构多目标权重反求方法
    5.8 身管多目标权重优化算例
        5.8.1 身管优化模型的试验方案设计
        5.8.2 建立身管结构多目标权重优化模型
        5.8.3 建立BP神经网络的输出预测模型
        5.8.4 利用遗传算法进行优化
    5.9 身管多目标优化算例
        5.9.1 建立BP神经网络模型
        5.9.2 利用遗传算法进行寻优
    5.10 本章小结
6 身管优化设计软件模块的开发实现
    6.1 概述
    6.2 MATLAB与EXCEL的接口技术
    6.3 软件模块的设计思路
    6.4 基于神经网络和遗传算法的权重优化模块
    6.5 身管多目标优化模块
    6.6 软件模块运行实例
        6.6.1 权重优化模块的运行
        6.6.2 身管多目标优化模块的运行
    6.7 本章小结
7 全文总结与研究展望
    7.1 全文总结
    7.2 研究展望
致谢
参考文献
附录


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于快速确定隐层神经元数的BP神经网络算法[J]. 郑绪枝,雷靖,夏薇.  计算机科学. 2012(S1)
[2]大型工程结构可靠性分析的计算机仿真[J]. 陈秋红,栗文长,曾福强.  系统仿真学报. 2012(06)
[3]一种改进的粗糙集权重方法[J]. 谭宗凤,徐章艳,王帅.  计算机工程与应用. 2012(18)
[4]客观多因素权重分配方法及其应用[J]. 吴静,吴晓燕,高忠长.  上海航天. 2011(03)
[5]基于AWE的迫击炮身管散热分析与优化[J]. 梁军华.  机械工程与自动化. 2010(05)
[6]基于优化理论的权重反分析方法研究[J]. 邱道宏,张乐文,李术才,林春金.  岩土工程学报. 2010(02)
[7]非独立准则的MCDM问题权重确定方法[J]. 蔡玫,刘新旺,罗倩.  系统工程. 2009(04)
[8]运用ANSYS软件与蒙特卡罗法相结合的随机有限元方法进行车辆构件强度可靠性分析[J]. 戚松,赵洪伦,王社峰.  铁道车辆. 2009(02)
[9]遗传算法研究综述[J]. 葛继科,邱玉辉,吴春明,蒲国林.  计算机应用研究. 2008(10)
[10]ANSYS优化设计若干问题探讨[J]. 王学文,杨兆建,段雷.  塑性工程学报. 2007(06)

博士论文
[1]多目标优化方法及其在高超声速试飞器系统中的应用研究[D]. 范培蕾.国防科学技术大学 2009
[2]结构优化中的遗传算法研究和应用[D]. 唐文艳.大连理工大学 2002

硕士论文
[1]斗轮堆取料机轮体结构优化及可靠性分析[D]. 贺浩.中南大学 2011
[2]基于遗传算法的BP神经网络在多目标优化中的应用研究[D]. 朱文龙.哈尔滨理工大学 2009
[3]基于APDL的船用起重机吊臂参数化设计及优化[D]. 赵九峰.大连理工大学 2008
[4]基于ANSYS的CNG储气钢瓶的可靠性分析和疲劳分析[D]. 杜军鸽.新疆大学 2008



本文编号：3029863