论文题目: 基于神经网络的引信可靠性技术研究
论文类型: 博士论文
论文专业: 火炮,自动武器与弹药工程
作者: 赵河明
导师: 潘宏侠
关键词: 引信,可靠性,神经网络,优化设计,随机变量,分布规律,可靠性模型
文献来源: 中北大学
发表年度: 2005
论文摘要: 本论文针对传统的引信可靠性分析与设计中存在的问题,结合国防预研基金项目,进行了基于神经网络的引信可靠性技术研究,研究内容主要如下:1、从引信可靠性分析与设计角度出发,提出了一种应用神经网络技术研究引信可靠性的方法,可用于解决引信在设计和研制中可靠度无法定量化的问题,为我国新型引信的可靠性设计打下基础。2、结合引信的寿命剖面、任务剖面和有关标准,研究了引信可靠性指标的考核方法;依据引信失效事件的同构原理,提出了引信零部件失效形式和状态的两种分类方法,对引信零部件可靠度定量化研究具有重要的意义。3、根据概率论、数理统计和随机过程理论,将传统设计方法中认为是常量的参数作为随机变量来处理,研究了引信几何结构随机变量、材料性能随机变量和环境载荷随机变量的服从分布规律确定方法,随机变量分布规律的确定方法是进行引信可靠性分析和优化设计的基础。4、应用神经网络的函数逼近特性,研究了描述随机变量分布函数和反函数的神经网络方法,并通过网络权值和阈值得到它们的显性表达式,避免了复杂的数值积分运算,并保证分布函数有界性和非减性,为引信可靠性分析与设计提供理论基础。5、依据随机摄动技术和数值逼近法,研究了将引信零件可靠性概率约束转化为确定型约束的可靠性优化设计方法,使其不仅符合引信工作环境要求,而且得出引信可靠性优化设计参数,从而弥补了传统优化设计的不足,使设计方案更加贴近生产实际,是一种具有工程应用价值的综合设计方法。6、对于具有多种失效模式的引信零件,将可靠度简单界限估计法、随机模拟法和神经网络技术相结合,提出了引信零件的可靠性优化设计方法,并以引信用弹簧和传动
论文目录:
1. 绪论
1.1 本论文研究的意义和背景
1.1.1 引信可靠性技术的特点
1.1.2 本课题研究的意义
1.1.3 本课题的研究背景
1.2 国内外可靠性技术研究动态
1.2.1 国外可靠性工程的发展
1.2.2 国内可靠性技术的发展
1.2.3 引信可靠性技术发展趋势
1.3 神经网络研究的兴起和发展
1.4 本论文主要研究内容
1.5 本章小结
2. 神经网络的基本结构与算法
2.1 概述
2.1.1 神经网络的基本组成
2.1.2 神经元模型及传递函数
2.1.3 神经网络的拓扑结构
2.2 BP 神经网络的结构及算法
2.2.1 BP 神经网络的结构
2.2.2 BP 神经网络的算法
2.2.3 BP 神经网络的算法步骤
2.3 神经网络设计中网络参数的选择
2.4 本章小结
3. 引信可靠性参数及其指标研究
3.1 概述
3.1.1 可靠性定义及其特征量
3.1.2 可靠性中常见失效分布函数
3.2 引信的寿命剖面和任务剖面
3.3 引信可靠性参数与指标
3.3.1 引信可靠性参数
3.3.2 引信可靠性指标
3.4 本章小结
4. 基于神经网络的引信随机变量研究
4.1 概述
4.2 引信参数服从分布研究
4.2.1 引信参数分布类型的确定方法
4.2.2 材料性能参数的服从规律研究
4.2.3 结构性能参数的服从规律研究
4.2.4 环境载荷参数服从规律研究
4.3 基于神经网络的随机变量分布研究
4.4 随机变量函数的分布函数的模拟
4.5 任意分布函数的反函数模拟
4.6 本章小结
5. 基于神经网络的引信零件可靠性设计
5.1 引言
5.2 基于神经网络的可靠性优化设计理论
5.2.1 随机摄动技术
5.2.2 可靠性优化设计的数值逼近法
5.2.3 基于神经网络的引信可靠性优化设计方法
5.3 引信零件的失效模式
5.3.1 失效形式分类
5.3.2 按失效状态分类
5.4 引信零件的可靠性优化设计
5.4.1 引信用弹簧的可靠性优化设计
5.4.2 引信中传动轴的可靠性优化设计
5.5 本章小结
6. 基于神经网络的引信机构可靠性分析
6.1 引言
6.2 机构可靠性分析理论
6.2.1 机构运动可靠性的定义及影响因素
6.2.2 机构可靠度的计算方法
6.2.3 机构运动可靠性基本模型
6.3 引信自调延期机构的可靠性分析
6.3.1 自调延期机构的结构与工作原理
6.3.2 自调延期机构可靠性模型的建立
6.3.3 基于神经网络的自调延期机构可靠度计算
6.3.4 自调延期机构可靠性试验
6.4 本章小结
7. 基于神经网络的引信系统可靠性分析
7.1 引言
7.2 引信系统可靠性模型研究
7.2.1 引信安全性模型
7.2.2 引信作用可靠性模型
7.3 基于神经网络的引信贮存可靠性预计研究
7.3.1 引信贮存可靠性预测模型
7.3.2 实例分析
7.4 本章小结
结论
参考文献
攻读博士期间发表的论文及所取得的研究成果
致谢
发布时间: 2006-06-27
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