【摘 要】
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为了确定未反应炸药的JWL状态方程参数,提出了一种利用BP神经网络?遗传算法(BP?GA算法)和冲击Hugoniot关系确定JWL参数的方法.此方法首先训练BP神经网络,使其可以拟合由不同的JWL参数组合组成的非线性系统,随后采用遗传算法搜寻适应度值最大的一组JWL参数.结果表明:已知某种炸药的初始密度、爆速、Hugoniot系数C0和S,便可利用BP?GA算法确定其JWL参数;BP?GA算法确定的8种未反应炸药的p?v曲线和由试验数据确定的p?v曲线相吻合,且8条p?v曲线的R2均不低于0.9995,证
【机 构】
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南京理工大学机械工程学院,江苏 南京 210094;西安近代化学研究所 燃烧与爆炸技术重点实验室,陕西 西安 710065;南京理工大学 国家特种超细粉体工程技术研究中心,江苏 南京 210094
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为了确定未反应炸药的JWL状态方程参数,提出了一种利用BP神经网络?遗传算法(BP?GA算法)和冲击Hugoniot关系确定JWL参数的方法.此方法首先训练BP神经网络,使其可以拟合由不同的JWL参数组合组成的非线性系统,随后采用遗传算法搜寻适应度值最大的一组JWL参数.结果表明:已知某种炸药的初始密度、爆速、Hugoniot系数C0和S,便可利用BP?GA算法确定其JWL参数;BP?GA算法确定的8种未反应炸药的p?v曲线和由试验数据确定的p?v曲线相吻合,且8条p?v曲线的R2均不低于0.9995,证明了BP?GA算法的高精度.
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