简介：空地制导武器是现代航空兵对地打击的主要武器,但实装演练和地面模拟器在空地制导武器的作战训练领域中都存在不足.嵌入式训练可以结合实装与虚拟仿真的优势,弥补这两种训练方式的缺陷.阐述了嵌入式训练基本概念与研究现状,提出嵌入式空地作战训练的概念与体系结构,讨论了在该领域应用嵌入式训练技术的一些关键问题.研究表明,嵌入式训练技术可以显著提高空地制导武器训练的效果,是该领域训练方式的主要发展方向.

简介：针对航炮空靶训练中,训练空域较难确定的问题,建立了弹丸外弹道模型,采用粒子群寻优算法求取弹丸最大水平射出距离,并采用Simulink和M文件混合编程求解,最终获得满意结果.该分析方法和结果为空靶训练空域半径的确定提供了一定的理论依据和参考.

简介：基于PC的训练系统是一种低成本训练手段，可作为传统地面模拟器与嵌入式训练系统的有效补充。提出了一种基于SIMBox仿真平台建立低成本空战训练系统的方法，设计了系统的基本架构，并对其中雷达火控系统建模、空空导弹弹道仿真和目标毁伤建模等关键技术进行了研究。仿真表明弹道轨迹反映了空空导弹特性，系统能够为空战训练提供较逼真的虚拟作战环境，可作为一种辅助性的空战训练手段。

简介：为实现用仿真系统替代实际装备来训练维修人员的目的，针对某型炮射导弹武器系统维修训练的任务、过程和特点，研究了维修人员虚拟维修训练系统过程仿真模型、基于HLA分布式装备虚拟维修训练联邦成员结构和设计及基于神经网络的专家系统结构、知识库建立和推理机制，给出了装备虚拟维修训练系统的系统组成、体系结构和基于神经网络的智能故障诊断专家系统构建的具体实现过程。实践证明，该系统为复杂装备的维修训练提供了一种新的途径和手段。

简介：针对现有虚拟PLC仿真方法无法满足自动装弹机虚拟PLC仿真训练开发的问题,提出了一种新的虚拟PLC仿真方法.在深入分析自动装弹机动作条件的基础上,设计了自动装弹机动作程序、维修训练系统人机界面和输弹机电气系统模型.并以输弹机旋转和火炮不解锁为例,进行数据通信和系统仿真,仿真结果表明,该方法效果明显,为实际应用提供了技术支持.

简介：针对传统的装备维修训练方法和手段不能适应装备发展需要的问题,利用虚拟现实技术研究开发了一套交互式桌面型自动装弹机虚拟维修训练系统。在深入分析虚拟维修训练系统功能和信息需求的基础上,构建了系统总体框架;研究了系统构建的关键技术和实现方案;以某型自动装弹机的维修训练为例,研究了维修训练系统的建立过程及该系统能实现的功能。该系统的建立对提高装备维修人员训练效果有较大实用意义。

简介：在讨论神经网络自适应学习算法的基础上,研究了某自行火炮传动机构中圆锥圆柱轴承故障特征参数的选取及智能故障模式诊断,并在疲劳实验机和设备上进行了实验,取得了满意效果。

简介：针对坦克炮身管精确定位和平衡问题，提出了一种基于干扰观测器（DOB）的RBF神经网络滑模控制策略。由于炮控身管平衡系统模型中存在某些时变的不确定参数，所以利用RBF神经网络的万能逼近特性来辨识该参数。为了更好地提升系统的抗干扰性能，引入了干扰观测器，对系统外部扰动进行实时观测。通过仿真试验可知，该控制策略有效地提高了系统的稳定性，消除了滑模控制过程中固有的抖振现象，并大大提高了电液伺服系统的跟踪性能，使系统具有良好的鲁棒性。

简介：对某航炮加速器运动特性进行了分析，测绘了加速器滚轮运动曲线，并采用BP神经网络进行拟合。给出了各运动件之间的约束关系，运用MATLAB软件对加速器运动特性进行了仿真计算，并对仿真结果进行了分析。为进一步研究加速器运动特性和改进设计提供了理论参考。

简介：提出了一种将小波变换同神经网络相结合的方法,旨在克服由于广为采用的神经网络在对不定信息处理方面存在的不足和容易陷入局部极小值的问题,将小波变换与神经网络相结合,利用混沌轨道的游动性有利于系统跳出局域极值的束缚而寻求全局最优.仿真结果表明,此种算法快速、有效,能很好地解决某些复杂的辨识问题.

简介：针对某大型武器装备系统庞大、故障检测难的特点，提出一种基于无线网络技术的在线监测与故障诊断方案。方案中下位机在ARM920T构架的32位微处理器S3C2410A基础上，进行外围扩展。包括信号采集、信号调理电路、JTAG接口、LED显示、无线网卡接口及RS232接口，从而实现大型武器装备各部位状态信息的数据采集及和上位主机的无线数据交互。上位主机由配置无线网卡微机组成，采用笔记本电脑，通过无线网卡接收各下位机采集的信息并显示，在专家系统的支持下给出检测诊断结论与故障信息。实验表明，该技术方案能实现大型武器装备的快速、准确故障定位与远程监测。

简介：在分析神经网络和灰色关联度诊断方法的基础上,研究并提出了改进的BP神经网络和ABO灰色关联度诊断法.应用小波分析法对齿轮箱振动信号进行小波消噪,提取了信号的时频域特征参数.讨论了特征参数的无量纲化处理方法,并结合ABO灰色关联度诊断法简单易于实现和BP神经网络法诊断精度较高的特点,完成了齿轮箱的故障模式识别和诊断决策.

简介：针对火炮身管烧蚀磨损量受多种因素影响,变化趋势复杂,难以通过建立准确的数学模型进行预测的问题,在采用灰色动态模型对身管烧蚀磨损量进行预测的基础上,构造了组合灰色神经网络预测模型进行预测.结果表明,通过组合灰色神经网络模型可以得出较单一模型预测更加准确的预测值,能更好地反映内膛烧蚀磨损量的发展规律.

简介：对于结构复杂的自行火炮变速箱,其故障模式具有不可预知性.针对传统的神经网络识别方法明显存在不足这一问题,提出一种基于自适应谐振理论(AdaptiveResonanceTheory)的自行火炮变速箱瞬态过程故障诊断新方法.该方法不仅可以对已知的故障模式进行分类,而且对自行火炮变速箱未知故障模式具有很强的自适应分辨能力.实例证明,ART-2神经网络与传统的神经网络方法相结合为自行火炮变速箱故障诊断提出了新思路.