人工神经网络预测液体叠氮燃料密度

• 作者: 吉应旭 夏宇 张得亮 张晓勤 池俊杰 王建伟
• 来源期刊: 化学推进剂与高分子材料
• 学科: 工学
• 关键词: 密度预估 液体叠氮燃料 推进剂 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 69-71,80
• 分类号: TQ517.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.16572/j.issn1672-2191.201505015

摘要

采用人工神经网络进行了液体叠氮燃料密度预测.通过将已知的特征分子结构编码作为输入参数,设计了神经网络代码,并得到了预测的密度数据.结果表明,密度预估值和文献值相比偏差为-1.8％～2.69％,人工神经网络对液体叠氮燃料的密度预测结果具有一定参考价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张得亮		20	57	5.0	7.0
2	池俊杰		23	76	5.0	7.0
3	夏宇		22	77	5.0	7.0
4	王建伟		42	161	7.0	10.0
5	张晓勤		23	75	5.0	7.0
6	吉应旭		4	14	2.0	3.0