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摘要
弹体侵彻目标钢板实验是用来测试侵彻过程中弹体在出炮口,飞行过程以及侵彻过程的数据,从而为提高弹体的性能提供有效依据。在实验中会产生较高谐振频率,需要高g值加速度传感器固有频率较高才可无失真复现信号。校准与试验发现传感器动态工作频带与静态频带标注有一定差距,导致现有传感器不能满足测试系统测量侵彻硬目标信号的需要。为提高传感器动态性能,展宽传感器动态工作频带,改善测试系统精度,提出一种改进型径向基函数(RBF)神经网络算法对传感器动态带宽进行补偿。运用将梯度下降法与改进型变尺度法(L-BFGS)融合的方式,对RBF神经网络权值训练。实验表明,上述算法能够有效实现对传感器工作频带的动态补偿,从而准确预测对侵彻目标的冲击力。
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