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摘要:
以往研究结果表明,底排药剂在瞬态卸压工况下的燃烧行为分为稳定复燃、低频振荡燃烧和永久熄灭三种状态; 具体燃烧状态主要由卸压前最大压力(20~90 MPa)和最大卸压速率(1.2×103~6×103 MPa·s-1)决定,三种燃烧状态与两者之间的对应关系基本上是线性可分的模式.为了预测不同瞬态卸压工况下的底排药剂燃烧状态,本研究基于神经网络理论,建立了单层和双层感知器神经网络模型并利用试验数据对模型进行训练,得到了包含卸压前最大压力与卸压过程中最大卸压速率的底排药剂瞬态卸压工况下燃烧状态界定判据.采用蒙特卡罗随机抽样的方法验证了所建立的感知器神经网络模型的正确性与可靠性,可以用来对瞬态卸压工况下的底排药剂燃烧状态进行预测.
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文献信息
篇名 基于感知器仿真的底排药剂燃烧状态预测模型
来源期刊 含能材料 学科 工学
关键词 兵器发射理论与技术 燃烧状态 底排药剂 感知器仿真 分类判据
年,卷(期) 2010,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 409-413
页数 分类号 TJ5|TJ413+.5
字数 2641字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-9941.2010.04.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周彦煌 南京理工大学动力工程学院 103 859 16.0 20.0
2 余永刚 南京理工大学动力工程学院 191 1027 16.0 19.0
3 张领科 南京理工大学动力工程学院 30 125 6.0 9.0
4 赵威 南京理工大学动力工程学院 6 15 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
兵器发射理论与技术
燃烧状态
底排药剂
感知器仿真
分类判据
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
含能材料
月刊
1006-9941
51-1489/TK
大16开
四川省绵阳市919信箱310分箱
62-31
1993
chi
出版文献量(篇)
3821
总下载数(次)
6
总被引数(次)
23008
论文1v1指导