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基于WOA-Elman快速推测火炮射击高空风参数研究.pdf

上传人:自信****多点 文档编号:304942 上传时间:2023-07-31 格式:PDF 页数:6 大小:3.24MB
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1、第 卷 第 期兵 器 装 备 工 程 学 报 年 月 收稿日期:修回日期:作者简介:陈霖()男硕士:.通信作者:李岩()男博士副研究员:.:./.基于 快速推测火炮射击高空风参数研究陈 霖李 岩景银华(南京理工大学 能源与动力工程学院 南京)摘要:为了缩短高空气象数据获取时间提高战时火炮射击时弹道诸元解算速度和精度利用地表气象数据推测高空气象数据是目前重点研究方向之一采用鲸鱼优化算法()优化 神经网络法的权值对高空气象风按照气压层进行递推以获得更好的推测精度 通过气象误差标准分析和基于实验实测弹道数据的仿真分析 种方法对所获高空气象数据精度进行评估分析分析结果表明利用 神经网络法可快速有效地对

2、高空气象进行递推预测关键词:鲸鱼优化算法 神经网络气象风误差分析弹道计算本文引用格式:陈霖李岩景银华.基于 快速推测火炮射击高空风参数研究.兵器装备工程学报():.:.():.中图分类号:.文献标识码:文章编号:()():.().:()引言俄乌战争表明为了减小己方人员伤亡对战区进行远距离持续火力覆盖如何保证远程弹药特别是无控弹药的命中精度成为重中之重影响命中率的气象因素占比高达弹道风更是研究重点 目前战争气象获取手段中探空气球虽能保障精度但过程耗时较长气象雷达探测高度不足且受气象条件影响大气象通报能较快给出气象数据但精度有限且实际作战持续时间长射击阵地不断变化因此若能通过所获得地表气象数据实时

3、推测精度可用的高空气象数据对于提高火炮射击的快速反应的同时保证命中精度具有重要意义对于垂直风场推测的相关研究多采用历史数据进行计算在高空段美国空军利用卫星温度探测数据采用地转风公式计算了 处平均纬向风在低空段国世友等采用风廓线幂指数率可以较准确地模拟出 以内的中性大气条件下风速随高度的变化关系 针对火炮用高空气象一般最大射高为 以上方法所涉及高度不能适用于整个弹道高部分所需参数较多且作战环境和气象条件有限针对垂直风场推测结果应用于火炮射击本文中采用 神经网络法基于历史气象数据按气压层由地表向高空进行气象风推测 利用鲸鱼优化算法()克服 神经网络容易陷入极值点缺陷提高了气象风推测效果 为垂直方向

4、推测高空气象风提供一种有效的方案 模型构建我国大部分区域为季风气候气象数据季节相关性强本文中选取某地区夏季历史气象数据研究风随高度的变化关系 气象风一般呈非线性变化以往的数据分析手段已不能满足 需 求 人 工 神 经 网 络 能 够 很 好 的 逼 近 非 线性 故本文中采用具有良好动态特性的 神经网络法对气象风数据进行推测.神经网络训练模型 神经网络是一种典型的局部回归网络 具有与多层前向网络相似的多层结构拥有非常强大的非线性映射能力和动态反映能力适用于风速风向此类非线性推测问题 神经网络结构如图 所示 气象数据包括气温、气压、湿度、风速和风向等等本文基于弹道风影响比重大这一因素选取风速和风

5、向作为主要研究对象按照气压分层由 神经网络法进行推测 神经网络的输入层对应各数据首先划分训练集和测试集并进行归一化处理第二步开始气压层风速风向训练网络分别计算隐含层和输出层的输出再计算实际输出和期望值之间的误差以此修正输出层权重第三步测试集数据由输出层加权计算输出推测值起到由上一层风场数据推测下一层风场数据的作用图 结构组成.神经网络的数学表达式为:()()()()()()()()式中:()为输入层至隐含层的传递函数()为输入参数 为隐含层至输出层的传递函数 为迭代次数()为隐含层输出()为输出层输出()为承接层输出、分别为输入层、隐含层、承接层的权重、分别为隐含层、输出层的阈值.鲸鱼优化算法

6、 神经网络受算法影响采用梯度下降法会造成陷入极值误差的缺陷对神经网络训练难以达到全局最优本文引入鲸鱼优化算法优化 神经网络的权值和阈值解决易于陷入极值的问题提高整体推测精度 在鲸鱼优化算法中每一只鲸鱼作为种群中的一个候选解其中鲸鱼的捕猎过程分为包围猎物、泡网攻击、搜索猎物 个阶段)包围猎物 假设猎物所在处为最佳预期值其余搜索代理按照最佳预期值进行迭代更新此时的行为表达式为:()()()()式中:为搜索代理与当前最佳预期值的差值 为迭代次数()为最佳预期值位置()为当前位置、为位置系数:()式中:、为 之间的随机数 收敛因子 定义为:()()式中:为目前迭代次数为最大迭代次数)泡网攻击 通过收缩

7、包围机制与螺旋更新位置模拟鲸鱼算法的更新方式通过鲸鱼与目标位置建立螺旋方程:()()()()陈 霖等:基于 快速推测火炮射击高空风参数研究 )搜索猎物 为了提高 算法的全局搜索能力利用随机数初始化鲸鱼所在位置表达式如下:()()()()()式中:()为随机生成的鲨鱼位置.有风条件下 自由度刚体弹道模型气象数据最终应用于弹道本文中需要构建有风条件下弹道模型将神经网络法推测得到的气象数据代入弹道模型当中与实测气象数据的弹道相比较能够直观的得到推测气象数据能否应用于火炮弹道诸元解算在不考虑炮口初速和炮口扰动的影响忽略了质量偏心和气动偏心引起的附加力及力矩以榴弹炮为例建立以下六自由度刚体弹道方程组 变

8、量定义及公式推导参阅文献 ()计算分析.实验样本风场资料条件本文中所采用的气象数据是我国某地区夏季中国国家高空定时观测资料()发布时间为每日世界时 时和 时垂直方向上在规定定压层(、)测得的风向和风速观测数据 对于非站点地区也可利用空间插值法近似得到所需气象数据.高空风参数推测的效果分析本节利用 神经网络法基于上述风场资料按照气压层进行风速风向的逐级递推 选择 相邻气压层风场数据作为神经网络输入前 组作为训练集后 组作为测试集经过测试设置神经网络的最大训练次数为 训练目标最小误差为.初始化 优化算法设置初始种群规模为 最大进化代数为 使得推测均方误差能够趋近于 如图 所示图 进化曲线.利用 神

9、经网络法进行高空风的推测得出不同气压层对应风速风向 优化前后的 神经网络风速风向预测值与真实值的对比图以及误差对比图如图、图 所示图 优化前后 神经网络风速()、风向()推测值和真实值对比图.()()兵 器 装 备 工 程 学 报:/./图 优化前后 神经网络风速()、风向()误差对比图.()()从图、图 可以看出未经过 算法的 神经网络的风速风向预测值与真实值的差值较大尤其是风向最大差值有 度而经过 优化算法优化后风速风向预测值与真实值的差值明显降低体现了由 算法优化后的 模型精度提高优化后推测数据误差很小证明利用该系统推测的气象风数据效果较好利用最终风速风向推测数据与实测高空数据进行对比得

10、到风速风向随气压层的变化如图、图 所示图 风速随气压层变化关系对比.图 风向随气压层变化关系对比.从图、图 中可以看出风速在高度较低区域吻合度较低随着高度增大推测精度也变高风向推测数据波动略大对风速但整体误差不大趋向性稳定通过多次 神经网络预测的风速风向数据为进一步分析所获风速风向数据精度借鉴气象学误差评估方法计算得到表 各项评估指标表 推测结果的气象学误差评估指标 指标风速风向.从表 可以看出:推测风速对应的平均误差、平均绝对误差、均方根误差值、误差标准差 数值皆趋近于 证明推测风速数据的精度较高、系统误差小推测风向数据各误差标准数值略大于风速可以得出风向数据推测测精度略低但整体误差不大 推

11、测风速风向数据的相关系数 分别为.、.得出由 神经网络推测的风速风向数据与实测数据具有较好的相关性.高空风参数推测的弹道计算分析由上可知由 神经网络法推测的风速风向数据在气象学误差评估方面具备较高精度但推测气象数据最终要满足火炮气象保障为验证将由 神经网络预测的气象风数据、实真实气象数据以及气象通报气象数据分别代入仿真弹道中以某口径榴弹炮为例得到弹道曲线如图 所示陈 霖等:基于 快速推测火炮射击高空风参数研究图 第一组样本的仿真弹道曲线对比图.图 展示了预测高空气象数据、实测高空气象数据和气象通报气象数据下的弹道曲线对比从图中可以看出推测高空气象数据对应的弹道曲线贴近于实测气象数据和气象通报气

12、象数据对应弹道曲线为进一步比较选取部分降弧弹道段(射程 处)放大对比如图 所示图 弹道部分降弧段 平面()、平面()对比图.()()从图 中可以看出 组弹道在降弧段曲线吻合度高最后将推测气象弹道落点与实验实测弹道落点(射程:.测偏:.)进行分析推测与实测弹道落点的弹道学评估指标的误差值如表 所示表 推测结果的弹道学误差评估指标 指标数值末速度差/().射程差/.射高差/.侧偏差/.落点偏差/.从表 中可以看出计算弹道的末速度差和射高差的数值较小可以得出在这 个方面受气象影响程度较小而在射程差、侧偏差和落点偏差上具有一定的误差射程差为.侧偏差为.落点偏差为.偏差距离能够达到前方可观测范围 可以满

13、足实际火炮气象保障需要具有很高的推测精度 结论针对由地表气象数据获取高空气象数据这一主题提出了 神经网络法对某地区实测历史气象数据按气压层进行递推通过气象误差标准分析和基于实验实测弹道数据的仿真分析 种方法对所获高空气象数据精度进行评估分析结果表明利用 优化后的 神经网络法推测的高空气象风数据精度更优其各项气象学误差标准值都较小表明推测数据在气象学评估方面具备较高精度推测气象对应弹道落点与真实落点的距离满足前方可观测范围表明推测气象风数据满足弹道解算要求参考文献:胡连桃周俊.四站保障学.徐州:蓝天出版社:.:.()()().:.王兆胜.气象条件的时空变化对炮兵分队射击精度的影响.弹道学报():

14、.兵 器 装 备 工 程 学 报:/./.():.王烨芳.气球轨迹法侧风和风廓雷达测风的对比分析.北京:气象水文海洋仪器:.:.美国国家海洋和大气局、国家航宇局和美国空军部.标准大气(美国).北京:科学出版社:.().:.国世友周振伟刘春生.用风廓线指数律模拟风速随高度变化.黑龙江气象():.():.():.():.:():.:./().:.().唐向兴.数字化控制及其并联运行关键技术研究.广州:华南理工大学.:.韩子鹏.弹箭外弹道学.北京:北京理工大学出版社.:.朱红芳.不同初始场和边界条件对 模式数值预报的影响.南京:南京信息工程大学.:./数值天气预报产品检验规范./.科学编辑王佳伟 博士(中国兵器工业集团第二一二研究所副研究员)责任编辑 胡君德陈 霖等:基于 快速推测火炮射击高空风参数研究

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