神經(jīng)網(wǎng)絡與遺傳算法在Mg-PTFE貧氧推進劑配方優(yōu)化中的應用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、針對Mg/PTFE貧氧推進劑的配方優(yōu)化，本文在分析傳統(tǒng)配方優(yōu)化方式及存在的問題的基礎上，提出了使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳算法相結合的配方優(yōu)化方法。
　　 文章首先依據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳算法基本原理，分析研究了BP、GRNN、SVM等三種不同的網(wǎng)絡模型的結構和算法；接著采用均勻設計法設計了試驗配方，在對配方的燃燒熱、燃燒溫度和燃速測試的基礎上獲得了神經(jīng)網(wǎng)絡所必需的訓練數(shù)據(jù)；然后分別用三種不同的神經(jīng)網(wǎng)絡模型對試驗數(shù)據(jù)進行了建模和預測，結果顯

2、示，SVM網(wǎng)絡預測誤差均在10％以內(nèi)，精度較高，可用于本文的研究。
　　 本文以推進劑的性能預測結果為優(yōu)化目標，通過遺傳算法的優(yōu)化得出最佳的推進劑配方為：PTFE/Mg質量比為0.491，粘合劑含量為12.5％，鎂粉粒度為26.90μm，聚四氟乙烯粒度為111.33μm，并對該配方進行了實驗驗證，結果表明，該配方的燃燒熱、燃燒溫度和燃速都處于較高水平，且具有較低的感度和良好的安定性，滿足沖壓發(fā)動機對其貧氧推進劑的性能要求，可用于

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