火控计算机是步战车的重要组成部分,火控计算机的故障与否直接影响了步战车的作战能力,通过对火控计算机进行故障预测可以保证作战能力。针对火控计算机中的训练弹数据,利用卷积神经网络(CNN)建立故障预测模型,加入批标准化层提高训练效果;针对穿甲弹数据,对CNN模型进行迁移学习,以训练弹数据作为源域,穿甲弹数据作为目标域进行故障预测模型的调整。通过对结果的分析,证明所提方法可以有效地对火控计算机进行故障预测。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
