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兵工学报
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高修柱

月刊

1000-1093

acta@cos.org.cn

010-68962718;68963060

100089

北京2431信箱

兵工学报/Journal Acta ArmamentariiCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊以反映兵器科学与技术领域的最新科研成果，促进科学发展，繁荣学术交流为宗旨。以介绍与兵器相关的基础理论、应用研究实验分析和工程技术等为主要内容。其专业涉及军用车辆、军用光学、电子技术、火炮、枪械、弹药技术、控制技术、力学工程、化学工程、机械工程、材料科学和应用数学等诸多领域。
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    基于知识推理的杀伤网智能设计方法

    万斯来王国新明振军阎艳...
    1025-1037页
    查看更多>>摘要：针对现有杀伤网设计对人的经验依赖性强、智能化程度低的问题，提出一种基于知识推理的杀伤网智能设计方法。基于OODA循环理论构建作战任务-作战能力-武器装备多层级杀伤网本体，实现杀伤网设计静态知识建模;构建任务-能力-装备映射规则、装备协同规则和杀伤链协同规则3类杀伤网设计规则库，实现杀伤网设计动态知识建模;在静态知识和动态知识的基础上提出一个基于知识推理的杀伤网智能设计流程框架，同时定义了时间链、精度链和成本链3个杀伤链评估指标，以实现动态战场下的杀伤网快速智能设计。在某体系对抗仿真推演平台上，以防空反导作战体系执行典型防空反导任务为案例，验证了所提方法的有效性。

    杀伤网本体推理OODA循环

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    固体推进剂黏弹性参数的确定及细观损伤演化

    乌布力艾散·麦麦提图尔荪吴艳青侯晓尹欣梅...
    1038-1046页
    查看更多>>摘要：固体推进剂力学模型参数的准确性对其宏观力学响应预测具有重要的意义，为解耦标定固体推进剂非线性黏弹性模型参数，提出一种基于台阶应力松弛试验的模型参数确定方法。通过台阶应力松弛平衡响应确定固体推进剂弹性部分参数，通过小变形下的应力松弛确定无量纲松弛模量，分析一种固体推进剂力学响应。研究结果表明:固体推进剂在台阶应力松弛及单轴拉伸条件下的力学性能预测结果与试验结果吻合，验证了所提方法的有效性;由于平衡响应包含损伤，采用该方法标定的参数可用于预测含损伤固体推进剂力学响应。在此基础上，提出一种基于推进剂模型参数标定等效黏合剂力学参数的方法，并通过引入基于黏弹性脱湿准则的相界面模型建立代表性体积单元计算模型，实现在宽应变(～100％)范围内推进剂脱湿损伤分析，为推进剂宏观力学性能预测及细观损伤演化分析提供了支撑。

    黏弹性模型参数标定台阶应力松弛等效黏合剂相界面模型固体推进剂

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    基于数字图像相关原理的埋头弹程序燃烧特性试验研究

    师军飞钱林方陈光宋尹强...
    1047-1059页
    查看更多>>摘要：为分析埋头弹的装药程序燃烧特性和上膛挤进运动特性，对埋头弹两级点火发射过程进行试验研究。设计并建立程序燃烧特性试验系统，采用高速摄像系统获得各组弹丸的运动图像序列。基于数字图像相关原理，对各组图像序列进行定性和定量分析，对回收的弹带刻槽形貌分析测量，获得一级点火的弹丸运动特性，两级点火的程序燃烧特性以及弹带刻槽形貌特性。研究结果表明:速燃点火药的质量直接影响一级点火弹丸上膛性能，质量增加时弹丸上膛时间显著缩短，上膛速度大幅提高;可燃导向筒过早的破碎会导致上膛速度大幅增加，使弹带刻槽形貌非常恶劣，不能可靠密封弹后火药燃气和可靠导转弹丸运动，影响内弹道性能和弹丸的膛内运动姿态;需要对速燃点火药与可燃导向筒进行合理的匹配设计，保证可燃导向筒的破碎时机处于可控范围，从而实现理想的两级点火和程序燃烧设计目标。

    埋头弹数字图像相关原理两级点火程序燃烧可燃导向筒上膛速度弹带刻槽

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    基于深度表征学习和遗传算法的军用座舱色彩设计方法

    苏胜顾森宋志强刘萍...
    1060-1069页
    查看更多>>摘要：军用座舱色彩设计作为载人军事设备工业设计中较为主观的一部分，设计的合理性至关重要。为提高军用座舱色彩设计的科学性，提出一种基于深度表征学习和遗传算法的军用座舱配色方法。利用深度表征学习模型预测军用座舱配色方案，并根据色彩感知理论建立军用座舱配色模型，将其作为生成方案的限制条件。同时，引入交互式遗传算法到智能配色系统中，通过人工引导的方式优化神经网络的参数，对预测的配色方案进行有效迭代。实验结果表明:该方法生成的配色方案符合军用座舱配色模型，结合遗传算法的模型预测准确率比单一的深度表征模型提高了16％～18％。相较于人工色彩设计方案，军用座舱智能配色方法生成的方案满意度略优、设计周期缩短了80％～88％，色彩稳定性提高了6％～12％。

    军用座舱配色深度表征学习交互式遗传算法色彩感知

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    面向真实战场环境的Transformer-CNN多特征聚合图像去雾算法

    王永振童鸣燕雪峰魏明强...
    1070-1081页
    查看更多>>摘要：军事智能系统的发展对现代战争的作战方式和制胜机理产生重大影响，然而这些系统容易受到雾霾等天气的影响导致获取的图像出现模糊、退化等问题，给后续识别、追踪等作战任务带来挑战，因此对战场含雾图像进行复原非常重要。鉴于获取同一场景下的含雾、清晰图像对难度极大，现有网络大都采用合成数据进行训练;但真实雾图和合成雾图之间的间隙，会导致在合成数据下训练的模型在真实场景中泛化性差。为此，提出一种面向真实战场环境的自注意力模型-卷积神经网络(Transformer-Convolutional Neural Network，Transformer-CNN)多特征聚合图像去雾算法。采用半监督框架，利用合成和真实战场含雾图像训练网络，使模型能够更好地应对真实含雾场景。采用双分支特征聚合架构，将CNN分支提取的局部特征和Transformer分支学习的全局特征进行聚合，以进一步提高模型去雾能力。为模拟真实战场含雾场景，构建了一套含雾战场图像数据集。实验结果表明，与8种最先进的图像去雾算法相比，所提算法在合成数据和真实图像上均表现良好。

    军事智能图像去雾半监督网络Transformer-CNN特征聚合

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    盐雾环境对典型步枪自动机运动影响

    张贺黄毅刘科言李朋超...
    1082-1093页
    查看更多>>摘要：盐雾环境对自动步枪战术技术性能和作战效能有着重要影响，但目前对盐雾环境对自动机运动特性和故障的影响机理尚不明确。以某小口径自动步枪为试验对象，设计并进行盐雾全寿命试验，在每次盐雾后通过高速摄影非接触测量自动机运动、高精度天平测量枪机框质量、簧力测试仪测量复进簧参数;对枪机框及导轨表面形貌特征进行拍照，统计全寿命过程中故障情况，获得自动机运动典型故障类型。研究结果表明:随着盐雾时间增长，枪机框质量逐渐增加;复进簧自由长度及预压力逐渐减小，工作压力先减小、后趋于平缓;自动机后坐到位速度先减小、后增大;复进开始及复进到位速度逐渐减小，且二者具有相同变化趋势。盐雾使自动机后座到位速度减小，自动机运动故障次数增多，盐雾环境引起的多参数变化对自动机故障频次影响明显。在试验研究的基础上，构建枪机框质量、复进簧参数、特征点速度随时间变化定量关系公式，为推断盐雾环境自动机运动件参数变化状况和分析其对故障的影响提供参考依据。

    小口径步枪盐雾寿命试验自动机运动参数变化故障分析

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    高速履带车辆横摆运动响应特性分析与试验验证

    袁艺盖江涛曾根周广明...
    1094-1107页
    查看更多>>摘要：为研究高速履带车辆操纵特性，奠定高速电驱动履带车辆的操纵稳定性评价及控制的基础，建立了高速履带车辆非线性转向动力学模型及2自由度线性转向动力学模型，并对模型进行试验验证。利用2自由度线性模型推导了高速履带车辆横摆运动传递函数，基于此进行了高速履带车辆横摆运动时域和频域响应特性分析，提出履带车辆稳态横摆角速度增益及临界阻尼车速的定义。研究结果表明:履带车辆稳态横摆角速度增益均小于1，履带车辆具有不足转向特性;履带车辆系统阻尼比在1左右;当车速小于临界阻尼车速时，车辆系统为过阻尼系统，横摆角速度响应的上升时间在0。2 s内;当车速等于临界阻尼车速时，车辆系统为临界阻尼系统，横摆角速度响应的上升时间大于10 s;当车速大于临界阻尼车速时，车辆系统为欠阻尼系统，横摆角速度响应的上升时间迅速减小至2～3s。

    高速履带车辆操纵特性横摆运动瞬态响应频率响应

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    基于小波奇异特征约束的期望最大时延估计算法

    朱小婷张君王璐陈志菲...
    1108-1116页
    查看更多>>摘要：针对低信噪比条件下非平稳信号时延估计精度低的问题，提出基于小波奇异特征约束的期望最大时延估计算法。设计小波奇异性特征尺度广义互相关矩阵，构建多尺度小波奇异特征约束下的期望最大化模型。推导参数更新公式，利用期望最大化算法并行迭代，求取奇异性特征显著性最大条件下信号的自适应尺度以及该尺度下声源信号的最优时延估计值。仿真和实验结果表明，所提算法在低信噪比条件下，相较于传统广义互相关时延估计算法以及改进算法具有较高的时延估计精度，并且有效提高了误差约束范围内的有效估计成功率。

    低信噪比非平稳信号小波奇异性期望最大化时延估计

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    基于CB-RRT*算法的滩涂履带车路径规划

    潘作栋周悦郭威徐高飞...
    1117-1128页
    查看更多>>摘要：针对滩涂履带车在受潮汐影响的滩涂环境中进行长时间勘测作业的需求，提出柯西贝塞尔快速搜索随机树星(Cauchy Bessel Rapidly-exploring Random Tree Star，CB-RRT*)算法进行路径规划。为规划出安全路径，基于全局地图和潮汐数据，并通过滩涂履带车到分界区的距离构建出滩涂预测模型;为提高滩涂履带车移动到目标点需进行多次路径规划的速度，对初始路径的关键树节点使用柯西概率密度函数进行采样缩小采样范围来提高节点的利用率，进而提高算法的收敛性;在重选父节点过程中考虑最大转角约束设定相应系数，并使用连续二次贝塞尔曲线进行拼接的方式来生成路径，达到提高路径平滑度的目的和解决平滑后路径与原路径偏差过大造成的安全性问题。仿真实验结果表明，CB-RRT*算法在静态滩涂环境和动态滩涂环境中，能大大提高算法的收敛性和路径的平滑性，且保证路径长度最优，研究内容可以保证滩涂履带车在各种滩涂环境中进行长时间安全作业。

    滩涂履带车路径规划柯西概率密度函数最大转角约束贝塞尔曲线

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    基于非线性扰动补偿的超局部无模型永磁同步电机电流预测控制

    陈桂明许令亮
    1129-1140页
    查看更多>>摘要：在电机运转过程中，电机参数会发生变化，产生参数漂移，同时电机会受到内外部未知扰动，导致控制性能下降，抗干扰性和鲁棒性较差。为解决这些问题，提出非线性扰动补偿的超局部无模型电流预测控制方法。只利用电流环的输入和输出，建立超局部无模型电流预测控制模型，不涉及任何电机参数，解决了因参数变化导致的模型失配问题。针对系统总扰动，建立非线性扰动补偿模型，能够较为准确和稳定地估计系统总扰动，并进行前馈补偿，实时更新控制信息，仅需调节两个控制参数。为防止产生较大的电流，建立电流限幅控制，提高电机控制性能。仿真和实验结果表明，提出的控制方法对于参数变化和外部扰动，具有较强的鲁棒性、抗干扰能力，能够实现较快的动态响应，减小电流纹波，降低电流静差，获得较优的电流环动静态性能;抑制转速脉动和超调量，稳定跟踪额定转速，有利于电机的平稳运行。

    永磁同步电机超局部无模型电流预测控制电流限幅非线性扰动补偿

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