[发明专利]制退机节制杆不确定性尺寸优化及优选方法

摘要

本发明公开了一种制退机节制杆不确定性尺寸优化及优选方法。步骤如下：在火炮后坐反面计算模型的基础上建立了尺寸不确定的节制杆外径优化模型，采用区间可能度和排序公式转化后坐阻力峰值区间，给定不同节制杆外径公差等级以遗传算法求解得到多个优化设计方案；以炮架受力和节制杆工艺性为指标，建立无偏好的指标权重优化模型，优中选优得到最优设计方案。本发明能优化得到更优后坐阻力规律的火炮节制杆尺寸，且同时得到其名义尺寸和公差；还能优选出炮架受力小和节制杆工艺性好的节制杆设计方案。

主权项

一种制退机节制杆不确定性尺寸优化及优选方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一、根据火炮反后坐装置正面设计得到的初始设计方案建立基于四阶龙格库塔法和拉格朗日插值的火炮后坐反面计算模型，取后坐部分为对象，根据火炮受力分析，后坐运动和受力的数学模型由下式给出：mhd2xdt2=Fpt-FR---(1)]]>FΦh=K1ρ2[(A0-Ap)3az2+K2K1Afj3A12]V2---(3)]]>公式(1)为火炮后坐运动微分方程，其中mh为后坐部分质量，x为后坐位移，t为时间，以弹丸的弹带完全嵌入膛线为起始时间，Fpt为炮膛合力，FR为后坐阻力；公式(2)为后坐阻力方程，其中FΦh为制退机液压阻力，Ff为复进机力，F为制退机和复进机紧塞装置摩擦力，FT为摇架导轨摩擦力，g为重力加速度，为火炮高低射角；公式(3)为计及制退杆活塞与制退筒间隙的液压阻力方程，其中K1为主流液压阻力系数，ρ为制退液密度，A0为制退机活塞工作面积，Ap为节制环内孔面积，az为折合的流液孔面积，ax为节制环与节制杆之间隙面积，a0为制退杆活塞与制退筒间隙面积，K1'为液流经制退杆活塞与制退筒间隙的液压阻力系数，K2为支流液压阻力系数，Afj为复进节制器工作面积，A1为支流最小截面积，V为后坐速度；采用四阶龙格库塔法和拉格朗日插值函数对上述数学模型进行数值求解；步骤二、以制退杆活塞与制退筒之间隙Δδ1、节制环内径dp和节制杆外径为不确定变量，给定节制杆外径公差等级ITn和上极限偏差并以其各段折点公称直径dx为设计变量，以后坐长区间λI在1.02λ0内为约束函数，以后坐阻力峰值区间最小为优化的目标函数，建立尺寸不确定的节制杆外径优化模型：Minimize:f(dx-ITn0,dp0+IT8,Δδ1)=FRmaxIwhere:dx-ITn0=(dx1-ITn0,dx2-ITn0,...,dxs-ITn0)Subjectto:λI(dx-ITn0,dp0+IT8,Δδ1)≤1.02λ0dximin≤dxi≤dximax-Δδ2,i=1,2,...,s0.25≤Δδ1≤0.38---(4)]]>其中，dxi为节制杆各段折点外径，dximin和dximax分别为节制杆各段折点公称直径初始值的最小值和最大值，λ0为初始设计方案的后坐长，Δδ2为节制杆与节制环配合的最小间隙，s为节制杆分段形成的折点总个数；步骤三、采用试验设计方法在上述的制退杆活塞与制退筒之间隙、节制环内径和节制杆外径三个不确定变量共2+s个不确定参数的范围形成的空间中得到n个仿真试验样本；步骤四、将步骤三产生的n个仿真试验样本，导入步骤一中的基于四阶龙格库塔法和拉格朗日插值的火炮后坐反面计算模型，得到目标值即后坐阻力峰值区间上下限、约束值即后坐长区间上下限；步骤五、将步骤二的有约束优化问题通过罚函数法转化为无约束优化问题；步骤六、用区间可能度模型进行区间数大小比较，然后排序，以排序顺序做为适应度值，用遗传算法求解，若收敛则得到优化设计方案，若不收敛则转到步骤二，在设计空间内搜索全局最优解直到收敛；步骤七、给定节制杆外径m‑1个不同公差等级，重复步骤二到步骤六，得到m‑1个节制杆优化设计方案D＝[D1，D2，...，Dm‑1]；步骤八、将优化后得到的设计方案和初始设计方案一起作为待优选方案D＝[D1，D2，...，Dm]，同时区间数指标值采用区间可能度模型比较大小，并用排序公式得到其排序向量ω＝[ω1，ω2，...，ωm]；步骤九、以炮架受力情况和节制杆工艺性为评价指标，炮架受力以后坐阻力峰值区间越小越好为指标，节制杆工艺性以其公差等级越大越好为指标，规范各待优选方案属性值rij；步骤十、建立指标权重优化模型，以综合属性值偏差越大越好为目标，以指标权重单位化为约束：Maximum:f(w)=Σj=12Σi=1mΣk=1m|rij-rkj|wjwhere:w=(w1,w2)Subjectto:Σj=12wj2=10≤wj≤1,j=1,2---(5)]]>求解上述指标优化模型得并对结果采用进行归一化处理，得到指标权重：步骤十一、从大到小排列综合属性值zi，如下式：zi=Σj=12wjrij,i=1,2,...,m---(6)]]>综合属性值zi越大，zi对应的设计方案越优，通过综合属性值zi的排序得到待优选方案Di(i＝1，2，...，m)的排序，从而得到最优设计方案。