[發明專利]一種變工況條件下的抽殼機構智能化改進設計方法

在審

• 申請號: 202110832346.8
• 申請日: 2021-07-22
• 公開（公告）號: CN114004037A
• 公開（公告）日: 2022-02-01
• 發明（設計）人: 方峻;王強強
• 申請（專利權）人: 南京理工大學
• 主分類號: G06F30/17
• 分類號: G06F30/17;G06F30/27;G06K9/62;G06N3/04;G06F111/10;G06F119/14
• 代理公司: 南京理工大學專利中心 32203
• 代理人: 汪清

1.一種變工況條件下的抽殼機構智能化改進設計方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1、創建不同工況條件下的參數設計實例關系：包括工況條件參數、敏感設計參數、仿真結果、工況條件程度；其中工況條件參數包括彈膛摩擦系數、溫度和冷卻周期射彈量；敏感設計參數包括效益型參數和成本型參數；仿真結果為抽殼時是否發生拉殼鉤滑脫；工況條件程度隨工況條件參數的增加而依序增大；

步驟2、根據創建的工況條件參數值和敏感設計參數值，生成相應的仿真結果；根據仿真結果：抽殼時是否發生拉殼鉤滑脫，如果發生則不斷增加敏感設計參數的相對變化量，直到無抽殼故障發生，得到滿足仿真要求的敏感設計參數，獲得滿足要求的參數設計實例關系；

步驟3、計算敏感設計參數的隸屬函數值和總隸屬函數值：根據步驟2得到的敏感設計參數值，計算得到敏感設計參數的隸屬函數值和總隸屬函數值；

步驟4、由極限工況條件參數確定所屬的工況等級：以工況條件參數值作為輸入，以工況條件等級作為輸出，通過人工智能算法訓練模型，根據實際給出的極限工況條件參數值作為輸入，得到該極限工況條件參數所屬的工況條件等級；

步驟5、由極限工況條件參數確定設計參數的總隸屬函數值：以工況條件參數值作為輸入，以敏感設計參數的總隸屬函數值作為輸出，通過人工智能算法訓練模型，根據實際給出的極限工況條件參數值作為輸入，得出該極限工況條件下敏感設計參數的總隸屬函數值；

步驟6、根據步驟4確定的工況條件等級，將步驟5預測得出的敏感設計參數總隸屬函數值按工況等級對應的比例分配給每個設計參數：根據該工況條件等級下敏感設計參數原始的隸屬函數值的比例，將得到的總隸屬函數值分配給每個敏感設計參數；

步驟7、將各敏感設計參數的隸屬函數值轉換為設計參數值：根據步驟3的計算方法反向計算得到對應的實際敏感設計參數值。

2.根據權利要求1所述的變工況條件下的抽殼機構智能化改進設計方法，其特征在于，步驟1中工況條件參數按照正交試驗法取值，假m個工況條件參數分別具有n1,n2,…和nm個因子水平，按照正交全面試驗法，取所有因子水平的組合，即共有n1*n2*…*nm種組合，且工況條件組合強度逐漸增大，對應的敏感設計參數值的變更程度逐漸變大。

3.根據權利要求1所述的變工況條件下的抽殼機構智能化改進設計方法，其特征在于，效益型參數至少包括彈殼與身管的最大徑向間隙、彈底間隙、抽殼開始時刻、拉殼鉤簧預壓力、拉殼鉤簧剛度中的一個。

4.根據權利要求1所述的變工況條件下的抽殼機構智能化改進設計方法，其特征在于，所述成本型參數至少包括鉤齒頂端的距離L4、拉殼鉤軸到拉殼鉤底部的垂直距離L5的一個。

5.根據權利要求1所述的變工況條件下的抽殼機構智能化改進設計方法，其特征在于，步驟3計算敏感設計參數的隸屬函數值包括效益型參數的隸屬函數值和成本型參數的隸屬函數值：

效益型參數的隸屬函數值VA為：VA＝(Ax-Amin)/(Amax-Amin)

式中Amin、Amax分別為參數A變化范圍的最小、最大值，Ax為參數A改動后的數值；

成本型參數的隸屬函數值VB為：VB＝(Bmax-Bx)/(Bmax-Bmin)

式中Bmin、Bmax分別為參數B變化范圍的最小、最大值，Bx為參數B改動后的數值。