基于Kriging算法的武器站炮口扰动优化方法技术

本发明专利技术提供了一种基于Kriging算法的武器站炮口扰动优化方法，包括一下步骤：步骤一、给定顶置武器站缓冲器阻尼、身管弹性模量及泊松比的范围；步骤二、采用拉丁超立方试验设计选取N个样本点；步骤三、计算炮口扰动综合函数：步骤四、联合N组样本点和N个炮口振动综合参数构成初始训练样本点集；步骤五、使用遗传算法对kriging代理模型进行寻优,找出最优点及最大期望提高点，得到优化结构参数值。本发明专利技术提供了一种基于Kriging算法的武器站炮口扰动优化方法，通过对支撑架弹性模量、弹箱质量、缓冲器刚度的优化设计，使炮口扰动量最小。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于武器站
，特别涉及一种基于Kriging算法的武器站炮口扰动优化方法。
技术介绍
火炮发射时，火药燃烧产生的瞬时高温、高压推动弹丸在膛内高速运动，加之火炮的惯性作用，使火炮产生剧烈振动，导致炮口指向发生变化，严重影响射击精度。研究火炮发射的炮口扰动及其变化规律，对于评价和考核火炮性能、鉴定火炮生产质量、提高火炮射击精度具有重要的理论意义。通过对顶置武器站结构参数进行优化使炮口扰动最小。
技术实现思路
本专利技术设计开发了一种基于Kriging算法的武器站炮口扰动优化方法，通过对结构参数的优化，解决了炮口扰动量大影响射击精度的问题。本专利技术提供的技术方案为：一种基于Kriging算法的武器站炮口扰动优化方法，包括如下步骤：步骤一、给定顶置武器站缓冲器阻尼C、身管弹性模量E及泊松比P的范围；步骤二、采用拉丁超立方试验设计方法对阻尼、弹性模量、泊松比3个设计变量进行N个样本点的采样；步骤三、使用上述采样参数，对顶置武器站进行炮口扰动试验，测量高低角位移θc、高低线速度vc、水平角位移θs及水平线速度vs，计算炮口扰动综合函数：min Z＝min(w1θc+w2vc+w3θs+w4vs)其中，w1、w2、w3、w4为权系数；步骤四、联合N组样本点和N个炮口振动综合参数构成初始训练样本点集，构建kriging代理模型；步骤五、使用遗传算法对kriging代理模型进行寻优，找出最优点及最大期望提高点，得到优化结构参数值。优选的是，步骤三中，w1＝w3＝1，w2＝w4＝10。优选的是，步骤二中，使用拉丁超立方试验提取25组样本点。优选的是，步骤五中遗传算法种群数量为44，交叉概率为0.7，变异概率为0.05，收敛阀值为0.001。优选的是，缓冲器阻尼C的范围C∈[20,60]。优选的是，身管弹性模量E的范围E∈[2,2.5]。优选的是，身管泊松比P的范围P∈[0.1,0.45]。本专利技术的有益效果是：本专利技术提供了一种基于Kriging算法的武器站炮口扰动优化方法，通过对支撑架弹性模量、弹箱质量、缓冲器刚度的优化设计，使炮口扰动量最小。附图说明图1为本专利技术所述的基于Kriging算法的武器站炮口扰动优化方法流程图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。如图1所示，本专利技术提供了一种基于Kriging算法的武器站炮口扰动优化方法，包括以下步骤：步骤一：选择顶置武器站缓冲器阻尼C、身管弹性模量E及泊松比P这三个结构参数作为优化问题的设计变量，这三个参数的取值范围图表1所示：表1步骤二、采用拉丁超立方试验设计方法对阻尼、弹性模量、泊松比3个设计变量进行25个样本点的采样；步骤三、使用上述采样参数，对顶置武器站进行炮口扰动试验，测量高低角位移θc、高低线速度vc、水平角位移θs及水平线速度vs，计算炮口扰动综合函数：min Z＝min(w1θc+w2vc+w3θs+w4vs)其中，w1、w2、w3、w4为权系数；作用是将不同参量的量纲进行统一，四个权系数取值为: w 1 = w 2 = 1 w 3 = w 4 = 10 . ]]>步骤四、联合25组样本点和25个炮口振动综合参数构成初始训练样本点集，构建kriging代理模型。部分训练样本如表2所示表2Kriging模型本质上是一种基于统计理论的近似模型，其有效性及精确性受随机误差的影响小。Kriging模型在对未知点进行预测时，需要借助周围已知采样点的信息，通过对该信息进行加权组合来估计未知点，加权方法则根据最小化估计值误差的方差来确定，因此Kriging模型是最优的线性无偏估计。Kriging作为一种半参数化的近似模型，由线性回归部分和非参数部分组成：其中，F(β,x)是回归部分，由一系列x的多项式及回归系数β来共同决定： F ( β , x ) = β 1 f 1 ( x ) + β 2 f 2 ( x ) + ... + β p f p ( x ) = β 1 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于Kriging算法的武器站炮口扰动优化方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、给定顶置武器站缓冲器阻尼C、身管弹性模量E及泊松比P的范围；步骤二、采用拉丁超立方试验设计方法对阻尼、弹性模量、泊松比3个设计变量进行N个样本点的采样；步骤三、使用上述采样参数，对顶置武器站进行炮口扰动试验，测量高低角位移θc、高低线速度vc、水平角位移θs及水平线速度vs，计算炮口扰动综合函数：minZ＝min(w1θc+w2vc+w3θs+w4vs)其中，w1、w2、w3、w4为权系数；步骤四、联合N组样本点和N个炮口振动综合参数构成初始训练样本点集，构建kriging代理模型；步骤五、使用遗传算法对kriging代理模型进行寻优，找出最优点及最大期望提高点，得到优化结构参数值。

【技术特征摘要】
1.一种基于Kriging算法的武器站炮口扰动优化方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、给定顶置武器站缓冲器阻尼C、身管弹性模量E及泊松比P的范围；步骤二、采用拉丁超立方试验设计方法对阻尼、弹性模量、泊松比3个设计变量进行N个样本点的采样；步骤三、使用上述采样参数，对顶置武器站进行炮口扰动试验，测量高低角位移θc、高低线速度vc、水平角位移θs及水平线速度vs，计算炮口扰动综合函数：minZ＝min(w1θc+w2vc+w3θs+w4vs)其中，w1、w2、w3、w4为权系数；步骤四、联合N组样本点和N个炮口振动综合参数构成初始训练样本点集，构建kriging代理模型；步骤五、使用遗传算法对kriging代理模型进行寻优，找出最优点及最大期望提高点，得到优化结构参数值。2.根据权利要求1所述的基于Kriging算法的武器站炮口扰动优...

【专利技术属性】
技术研发人员：毛保全，邓威，宋鹏，兰图，李晓刚，
申请(专利权)人：中国人民解放军装甲兵工程学院，
类型：发明
国别省市：北京;11