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公开(公告)号：CN111085134A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201811241369.6
申请日：2018-10-24
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种火炸药声共振混合装置，包括混合容器、容器盖体、上盖板、底板和多根连接件，容器盖体盖设于混合容器上端，上盖板下表面设有第一凹槽，盖体上端嵌入第一凹槽内，底板上表面设有第二凹槽，混合容器底部嵌入所述第二凹槽内，每根连接件依次穿过上盖板的孔和底板的孔，每根连接件下端与下方振动台固接，每根连接件上端通过紧固件与上盖板连接。本发明利用激振器输出与被混物料系统共振频率相近或相同的振动频率，实现物料均匀分散。
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公开(公告)号：CN105737693B
公开(公告)日：2017-06-27
申请号：CN201610240431.4
申请日：2016-04-18
Applicant: 南京理工大学
IPC: F42B35/00
Abstract: 本发明提供一种火箭弹可移动试验台，包括传感器、基准、齿轮箱、电机、转动轴、轴承座、摇柄、平板、底座、支撑杆、松紧装置、支撑座、拨叉以及法兰盘，利用前述拨叉来分离和结合齿轮箱内的齿轮，以提供试验台的两种工作方式即电机驱动和手摇动。利用本发明的可移动试验台，试验时可将火箭弹弹头前端固定于试验台转动轴的法兰盘上，此试验台能够通过改变自身的俯仰角和转速来达到控制火箭弹弹头姿态角的目的。
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公开(公告)号：CN105737693A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610240431.4
申请日：2016-04-18
Applicant: 南京理工大学
IPC: F42B35/00
CPC classification number: F42B35/00
Abstract: 本发明提供一种火箭弹可移动试验台，包括传感器、基准、齿轮箱、电机、转动轴、轴承座、摇柄、平板、底座、支撑杆、松紧装置、支撑座、拨叉以及法兰盘，利用前述拨叉来分离和结合齿轮箱内的齿轮，以提供试验台的两种工作方式即电机驱动和手摇动。利用本发明的可移动试验台，试验时可将火箭弹弹头前端固定于试验台转动轴的法兰盘上，此试验台能够通过改变自身的俯仰角和转速来达到控制火箭弹弹头姿态角的目的。
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公开(公告)号：CN118917205A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411091917.7
申请日：2024-08-09
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/044 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F18/25 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明为一种多信息源融合的弹道风辨识方法。包括如下步骤：(1)利用热成风公式构建风场模型Ⅰ；(2)利用SPSS分析历史数据，构建风场模型Ⅱ；(3)利用数据驱动方式，基于极限学习机ELM构建风场模型Ⅲ；(4)将通过步骤(1)～步骤(3)的风场模型得到的风向、风速数据以及真实风向、风速作为新数据集，进行归一化预处理后，转入步骤(5)；(5)根据Stacking思想，利用递归神经网络Elman学习步骤(4)预处理后的多信息源数据，建立最终风场模型，辨识弹道风。本发明成本低，采用多模型集成的方式能够有效规避历史数据中的噪声对辨识精度的影响，所获得的气象风数据在时间域、空间域上更适用于火炮作战。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118261035A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410307335.1
申请日：2024-03-18
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/044 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于弹箭气动力参数辨识领域，具体为一种基于Elman递归神经网络的有控弹箭气动参数辨识方法。包括如下步骤：(1)建立有控滑翔弹纵向平面内运动模型；(2)根据模型与样本数据，构建Elman神经网络模型：确定Elman神经网络模型的输入层节点数、隐含层神经元个数、激活函数、以及输出层节点数；(3)确定Elman神经网络模型的隐含层、承接层、输出层的连接权值，根据滑翔弹的实际情况，调整神经网络结构，求解误差函数，更新网络权值；(4)将样本数据输入进行训练与测试，实现有控弹箭的气动参数辨识。本发明创新性提出一种使用Elman递归神经网络应用于滑翔制导炮弹在有控飞行阶段的气动力参数辨识，为有控弹箭的气动力参数辨识提供一种新的方法。
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公开(公告)号：CN117405425A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311326920.8
申请日：2023-10-13
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01M99/00
Abstract: 本发明属于弹用舵机测试领域，具体涉及一种模块化弹用舵机测试与校准夹具。包括承载座，两组滚珠丝杆组合体，夹头，扩展臂和传感器支架；承载座上设有呈90°设置的凹槽，两组滚珠丝杆组合体呈十字形安装在承载座的凹槽内，每组滚珠丝杆组合体上设有两个方形动作器，每个方形动作器上设有一个夹头；承载座设有扩展臂，传感器支架设置在扩展臂上、用于固定传感器。本发明能够对不同种的弹用舵机进行固定，根据实际需求同时对多个舵面的不同参数进行测量，模块化设计能够增强通用性，降低成本。
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公开(公告)号：CN114646238B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202210325518.7
申请日：2022-03-30
Applicant: 南京理工大学
IPC: F41G7/22
Abstract: 本发明公开了一种飞行体状态感知自适应方案弹道跟踪方法，制导律采用融合经典线性弹道跟踪方法和基于飞行体运动状态感知和决策的制导律参数自适应变化：依据实际弹道与方案弹道同一横向坐标下的弹道高度和纵向速度的偏差，生成纵向制导指令；依据实际弹道与方案弹道同一横向坐标下的弹道侧偏和侧向速度，生成横向制导指令；纵向和横向制导指令均为弹道偏差和制导律参数的函数，制导律参数随飞行体实时位置及其与方案弹道对应位置参数的偏差变化、实时飞行速度及其与方案弹道对应速度参数的偏差变化进行实时的调整，从而来实现稳定和高精度的收敛。
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公开(公告)号：CN113504721B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202110873465.8
申请日：2021-07-30
Applicant: 南京理工大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明属于弹载电动舵机控制领域，具体涉及一种基于BP‑PID神经网络的弹载电动舵机舵偏角位置跟踪方法。本发明在弹载电动舵机三闭环控制系统的位置环中引入了BP神经网络算法，设计一种3层神经网络结构，以电动舵机舵偏角的参考设定值yref(k)、实际舵偏值y(k)、以上二者差值e(k)以及常值1作为BP‑PID神经网络算法的输入，以PID控制器的调节系数KP,KI,KD作为算法的输出，在线优化实时调节PID系数。本发明利用神经网络较强的自学习能力在线优化PID算法的调节参数KP,KI,KD。对比分析弹载电动舵机系统采用BP‑PID神经网络算法与传统PID算法的跟踪效果，最终验证了BP‑PID神经网络算法的优越性。
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