基于粒子群神经网络的含硼富燃料推进剂一次燃烧性能计算

• 作者: 吴婉娥 帅领 朱左明
• 来源期刊: 含能材料
• 学科: 化学
• 关键词: 物理化学 含硼富燃料推进剂 一次燃烧性能计算 粒子群算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 548-552
• 分类号: TJ55|V512.4|O64
• 字数: 2632字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9941.2011.05.015

摘要

使用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)来优化误差反传(back propagation,BP)神经网络的权重和阈值,建立了粒子群神经网络(PSO-BP)计算模型,利用该模型对含硼富燃料推进剂的一次燃烧性能进行了模拟计算,当端羟基聚丁二烯(HTPB,28％ ～32％)、高氯酸铵(AP,30％ ～35％,重均粒径0.06 ～0.140 mm)、卡托辛(GFP,0％ ～5％)等重要影响因素变化时,计算了相应配方的燃速和压强指数,并与测试结果进行了比较.结果显示,模拟计算的燃速和压强指数相对偏差均小于±7％.