针对小口径自身能源转管炮的射速问题,研究了结构复杂、高参数条件下的数值计算方法.本文利用PHOENICS软件作为计算工具,采用了多块网格生成技术(MBFGE)和压力校正的SIMPLE算法,离散后的代数方程组采用CCM(Collocated Covariant Method)方法求解,完成了小口径转管自动机内流场的三维数值计算,得出了气室内作用于活塞端面的压力变化规律.并与零维计算结果比较,得出三维数值计算的方法是合理的.从而探索出了另一种导气装置内气室压力变化的计算方法.

介绍了一种基于AT89C52单片机的智能液体卸料控制器的工原理、硬件组成和软件设计方法。该控制系统通过微控制器来调用各功能子程序以实现自动卸料操作，并能在运输过程中监测液体的温度和压力，一旦超出限制值，系统就会发出报警信号。

考虑到自动机工作环境复杂,各部件相互作用时间短,冲击性强从而导致各种响应信号相互叠加,敏感特征参量难以确定的问题,提出了一种应用多参数融合与ELM相结合的自动机故障诊断方法。首先,对自动机故障信号计算广义分形维数,在此基础上提取盒维数、信息维数、关联维数作为故障特征参量;然后引入信息熵模型,对自动机故障信号提取功率谱熵、奇异谱熵、特征空间谱熵作为特征参量来描述信号状态在频域、时域、时频域的能量变化;最后将特征参量输入到极限学习机中（ELM）进行分类。实验结果表明多参数融合能全面准确地反映故障信息,极限学习机学习速度快、结构简单,具有很好的故障分类效果。

针对自动机振动响应信号非线性、非平稳、高冲击的特性，提出基于局域均值分解（LMD）和矩阵分形相结合的自动机故障诊断方法。首先对采集到的自动机各工况信号采用LMD法对其进行分解，对分解得到的分量信号进行广义维数计算，通过广义维数相关系数判断方法选取分量信号，进而构建各工况的样本矩阵，用相关性判断方法计算待检测信号矩阵与样本矩阵之间的相关系数，最后通过对比相关系数的大小来判断故障模式。诊断结果与实际情况完全符合，表明该方法能有效的应用在自动机放障诊断中。

针对传统自动机维修保障模式操作繁琐、维修周期长的问题，提出了一种应用小波包能量谱信息和相关向量机（Relevance vector machine，RVM）相结合的故障诊断方法。对每一组自动机振动信号进行小波包分解，得到不同频率成分的子频带分量，计算子分量占原信号能量的百分比，实现自动机状态信息表征，最后将特征输入RVM中进行分类识别。自动机故障诊断实例表明，该方法能较理想的实现自动机故障诊断，达到较高的诊断准确率。此外，通过对比支持向量机（SVM）的诊断结果，验证了RVM可以在很大程度上提升故障诊断的稀疏性与实时性。

针对自动机故障诊断过程中振动信号的非线性、非平稳性、非周期性导致的故障特征较难提取, 以及故障识别率偏低这一问题,提出了一种基于多尺度样本熵和多变量预测模型（variable predictive model-based class discriminate,简称VPMCD）的自动机故障诊断方法.首先,对采集到的信号进行小波阈值降噪处理;其次,利用小波包分解的方法对振动信号进行分解,得到多个尺度下的信号分量;然后,计算不同尺度下信号的样本熵值,并提取对故障特征较为敏感的尺度因子,组成故障特征向量;最后,利用多变量预测模型对故障特征向量进行训练和识别,进而实现自动机的故障诊断.自动机故障诊断试验分析结果表明,利用多尺度样本熵和多变量预测模型的方法可以准确识别多种典型的自动机故障类型.

为了解火炮过程中传动的稳定性,研究火炮自动机齿形链传动系统的动态特性。在火炮自动机瞬间启动、急停和侧向加速度大等特殊工况下,建立该齿形链的虚拟样机模型;利用多体动力学,对自动机传动系统中齿形链的传动过程进行动态仿真。仿真结果表明：在自动机特殊工况下该齿形链传动的瞬时传动比误差不超过2.1%,满足自动机输弹系统稳定性要求;链条啮入链轮的瞬间冲击载荷峰值随着转速提高而降低;链节的横向波动量峰值为0.05mm,小于理论计算峰值,纵向波动峰值为0.04mm,明显大于理论计算峰值;可以看出,齿形链满足火炮自动机传动系统要求。