本文主要探讨了如何提高位标器零部件选配的成功率,以优化位标器的漂移性能,从而提升精确制导武器的跟踪能力和精度。位标器的漂移性能是其核心性能指标,对武器的制导系统至关重要。针对当前一次选配成功率低的问题,文章提出了一种基于综合灰关联序模型(CGRO)和残差门控循环神经网络(RNGRU)的方法。
首先,综合灰关联序模型是一种数据建模技术,它在灰色系统理论的基础上,结合了多种关联度量方法,用于分析不同变量之间的关联性。在位标器零部件选配问题中,CGRO模型被用来分析影响选配的装配参数,找出关键参数,以提高选配效率和准确性。例如,通过对陀螺转子和调漂螺钉装配的CGRO模型分析,可以识别出影响这两个部件装配的关键因素,为后续的优化提供依据。
其次,残差门控循环神经网络(RNGRU)是深度学习中的一个序列建模工具,它是门控循环单元(GRU)的一种改进形式,能更好地处理时间序列数据中的长期依赖问题。在位标器零部件选配问题中,RNGRU模型被构建来实现对调漂螺钉质量的回归预测。通过训练这个神经网络模型,可以预测不同装配参数下调漂螺钉的质量,进一步指导零部件的精确选配,提高选配的成功率。
实验结果显示,采用这种方法进行位标器零部件的选配,其预测精度高于传统的门控循环神经网络(GRU)。这表明,结合CGRO模型的关联分析和RNGRU的预测能力,可以有效地解决位标器零部件选配的问题,提高整个系统的性能。
综上所述,本文提出的方法结合了数据建模与深度学习技术,为位标器零部件的选配提供了新的思路。这种基于CGRO和RNGRU的联合模型不仅有助于提高选配成功率,而且可以提升位标器的漂移性能,对于精确制导武器的研制和升级具有重要的实践意义。该研究也为其他领域的零部件选配和系统优化提供了参考。