【摘 要】
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针对目前侵彻引信中信号处理方法对先验参数具有不同程度的依赖性,且在复杂结构和高速状态下层识别准确度不足等问题,提出基于数据增强的侵彻引信准确层识别神经网络方法.该方法针对粘连过载特征构建全连接神经网络模型,通过对过载信号进行抽取、插值及添加自适应噪声将实测小样本数据扩展为较大样本,实现数据增强.层识别神经网络模型使用数据增强后的数据集进行学习与训练,自主认知战斗部侵彻多层硬目标的过程,自适应调整模型参数.仿真验证结果表明,该方法不依赖先验参数,能够对不同靶板、不同战斗部、不同工况下的侵彻多层过载信号实现准
【机 构】
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西安机电信息技术研究所,陕西西安710065
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针对目前侵彻引信中信号处理方法对先验参数具有不同程度的依赖性,且在复杂结构和高速状态下层识别准确度不足等问题,提出基于数据增强的侵彻引信准确层识别神经网络方法.该方法针对粘连过载特征构建全连接神经网络模型,通过对过载信号进行抽取、插值及添加自适应噪声将实测小样本数据扩展为较大样本,实现数据增强.层识别神经网络模型使用数据增强后的数据集进行学习与训练,自主认知战斗部侵彻多层硬目标的过程,自适应调整模型参数.仿真验证结果表明,该方法不依赖先验参数,能够对不同靶板、不同战斗部、不同工况下的侵彻多层过载信号实现准确计层.
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苏里格气田采用井间串接,井口简易孔板流量计计量湿气,单井无液相计量,且气相计量误差较大,无法对柱塞气举井进行精确工况诊断及调参,影响排水采气精细化管理.为此,将涡街流量计与节流式流量计组合,研发了涡街节流式气液两相流量计,通过测量流体平均密度,实现了气液两相不分离在线连续计量.室内测试中,在模拟柱塞气举井出液工况下,气、液测量误差分别在4％和6％内.在苏里格气田柱塞气举井开展的现场试验中,采用分离计量装置与气液两相流量计串联测试其计量误差,该流量计气、液测量平均误差分别在5％和25％内;计量产液曲线能准确
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井下流量控制阀是智能井系统井下流体控制的关键部件.为了提高产量、降低压降、减少局部损失,对流量控制阀结构进行了分析,建立了流量控制阀流动模型,推导出出口流量与流道过流总面积的流量系数CV.以流量控制阀出口产量3000 m3/d为设计标准,计算出理论CV值与数值模拟得到的CV值非常接近.在设计节流阀套孔口的流道时,对节流阀套流道口的形状、过流面积和位置进行了分析,采用了百分比控制方式进行调产.研究结果表明:所得CV关系式为确定流道口过流总面积提供了理论依据;且设计的方形流道在径向角度为75°时,百分比控制方
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