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J-GLOBAL ID：201702286931991504   整理番号：17A0354998

銃発射の集中度に対するランダム因子ロバスト設計【JST・京大機械翻訳】

Robust Design of Random Factors on Gun Firing Dispersion

著者 (4件)： Wang Liqun (School of Mechanical Engineering,Nanjing University of Science and Technology) ,  Yang Guolai (School of Mechanical Engineering,Nanjing University of Science and Technology) ,  Liu Junmin (Inner Mongolia North Heavy Industries Group Co., Ltd.) ,  Ge Jianli (School of Mechanical Engineering,Nanjing University of Science and Technology)
資料名： Binggong Xuebao  (Binggong Xuebao)
巻： 37  号： 11  ページ： 1983-1988  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2399A  ISSN： 1000-1093  CODEN： BIXUD9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 確率的要因を考慮した射撃の最適化設計問題を解決するために,確率的モデルと確率的最適化に基づくロバスト設計理論を使用することによって,射撃のための確率的要因の区間計算法を提案した。モンテカルロシミュレーションに基づき,6自由度の弾道モデルを用いて,ある種の大口径の腔のデータを用いて射撃の集中度を計算し,その統計的特性を研究した。不合格確率と感度指数の2つのロバスト目標判定基準を用いて,射撃のロバスト設計のためのランダムモデルを構築した。エリート主義戦略による非支配ソーティング遺伝的アルゴリズムと逆伝播ニューラルネットワークモデルを用いて,ロバスト設計確率モデルを最適化し,指数の要求に適合する確率変数の区間を決定した。比較分析の結果は,提案した方法が,射撃度の指標の最適性とロバスト性を同時に保証することができ,射撃の集中度を予測するのにある程度の実現可能性を持つことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 区間演算 ,  最適設計 ,  判定基準 ,  最適化 ,  確率モデル ,  ソーティング ,  自由度 ,  遺伝的アルゴリズム ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： 最適性 ,  射撃 ,  確率変数 ,  モンテカルロシミュレーション ,  確率的最適化 ,  *パラメータ設計 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ordnance science and technology ,  firing dispersion ,  robust design ,  random factor ,  multi-objective genetic algorithm ,  neural network

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 銃 ,  因子 ,  ロバスト設計