末敏弹减速导旋过程动力学特性分析

末敏弹减速导旋过程动力学特性分析

论文摘要

本文在探讨末敏弹工作原理的基础上,对涡环伞-末敏子弹系统的扫描运动及相关过程进行了分析研究。采用理论分析、数值计算与试验验证相结合的方法,分别对各个阶段涡环伞一末敏弹系统的动力学特性进行了相应的分析,并在此基础上分析了影响末敏弹命中概率的关键因素。本文主要的研究内容包括:第一,通过对伞-弹系统的结构分析,研究了涡环伞的导旋机理,并提出了提高导旋力矩和转速落速比的技术途径。第二,具体分析了涡环伞开伞过程,通过对伞衣透气参数、降落伞充气模型的分析,提出了一种新的数值模拟降落伞充气过程的分析方法,使用LS-DYNA软件对伞衣的透气特性、降落伞的充气过程进行了相应的数值模拟,验证了伞衣透气性能参数,并得到了降落伞充气过程的阻力特性参数。第三,通过分析力学建立了末敏弹系统稳态扫描过程中的多体动力学模型。结合编程计算,得到了稳态扫描阶段末敏弹的落速、转速、扫描角及扫描轨迹。第四,对影响末敏弹命中概率的各因素进行相应的分析。在此基础上,利用基于正交试验法的灰关联分析方法对影响末敏弹效能的各因素进行关联分析,进而建立神经网络模型,结合遗传算法分析得到了理论上更优化的末敏弹稳态扫描参数。最后文章还指出了下一步需要继续深入研究的问题并进行了展望。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 1 绪论
  • 1.1 课题研究背景
  • 1.2 国内外研究现状
  • 1.2.1 末敏弹研究现状
  • 1.2.2 降落伞开伞过程的研究理论
  • 1.2.3 降落伞开伞过程的研究进展
  • 1.2.4 多体动力学研究背景
  • 1.2.5 伞-弹系统多体动力学研究现状
  • 1.2.6 毁伤概率关联分析研究背景
  • 1.3 本课题研究内容
  • 2 涡环伞-弹系统结构设计与分析
  • 2.1 涡环伞-弹系统总体结构
  • 2.2 涡环降落伞系统的结构分析
  • 2.2.1 涡环降落伞结构特点
  • 2.2.2 弹-伞连接机构结构特点
  • 2.3 涡环降落伞系统的导旋机理
  • 2.3.1 涡环伞导旋力矩分析
  • 2.3.2 涡环伞导旋力矩对扫描参数的影响
  • 2.4 导旋机构的工作机理
  • 2.4.1 摩擦盘受力分析与机理研究
  • 2.4.2 弹-伞同步条件分析
  • 2.5 本章总结
  • 3 涡环伞开伞过程分析
  • 3.1 流固耦合分析
  • 3.1.1 流固耦合简介
  • 3.1.2 ALE方法理论基础
  • 3.2 伞衣透气参数
  • 3.2.1 伞衣透气参数的理论分析
  • 3.2.2 伞衣透气参数的理论计算
  • 3.2.3 伞衣透气参数的数值仿真验证
  • 3.2.4 模型建立
  • 3.2.5 流固耦合控制关键字
  • 3.2.6 仿真设计与分析
  • 3.3 降落伞充气过程
  • 3.3.1 降落伞充气模型
  • 3.3.2 充气模型数值仿真基本假设
  • 3.3.3 流场模型
  • 3.3.4 数值仿真关键字
  • 3.3.5 降落伞充气模型仿真结果分析
  • 3.4 本章小结
  • 4 稳态扫描多体动力学分析
  • 4.1 稳态扫描模型描述
  • 4.2 伞-弹系统多体动力学模型描述
  • 4.3 坐标系定义与转换
  • 4.3.1 坐标系定义
  • 4.3.2 坐标系转换
  • 4.4 受力分析
  • 4.4.1 涡环降落伞受力分析
  • 4.4.2 末敏子弹体受力分析
  • 4.5 运动学参数关系
  • 4.5.1 质心矢径关系
  • 4.5.2 角速度关系
  • 4.5.3 速度关系
  • 4.6 拉格朗日力学的动力学模型
  • 4.6.1 拉格朗日力学
  • 4.6.2 系统自由度
  • 4.6.3 系统动能T
  • 4.6.4 系统虚功
  • 4.7 系统微分方程组
  • 4.8 算例与分析
  • 4.8.1 模型及初始参量
  • 4.8.2 计算结果分析
  • 4.9 本章小结
  • 5 伞-弹系统扫描参数分析及优化
  • 5.1 扫描参数分析
  • 5.1.1 地面扫描螺距△h设计
  • 5.1.2 扫描角θ分析与设计
  • 5.1.3 转速落速比分析与设计
  • 5.1.4 敏感器作用距离分析与设计
  • 5.1.5 EFP战斗部散布误差分析与设计
  • 5.1.6 环境风影响分析
  • 5.2 基于正交试验法的扫描参数设计
  • 5.2.1 正交试验法原理
  • 5.2.2 稳态扫描参数的正交试验法设计
  • 5.3 稳态扫描参数的灰关联分析设计
  • 5.3.1 灰关联分析
  • 5.3.2 灰关联分析的方法
  • 5.4 基于灰色神经网络与遗传算法的优化设计
  • 5.4.1 灰色神经网络
  • 5.4.2 网络预测分析
  • 5.4.3 遗传算法理论
  • 5.4.4 基于灰色神经网络模型和遗传算法的末敏弹效能影响参数优化设计
  • 5.5 本章小结
  • 6 结束语
  • 6.1 本文的主要研究成果
  • 6.2 需要进一步研究的问题
  • 致谢
  • 参考文献
  • 相关论文文献

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