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文档简介

基于遗传神经网络的高能固体推进剂高压燃烧性能计算

结论参数样本GA-BP前言

目前主要利用各种不同的燃烧模型进行模拟计算，但均存在预示精度不高、普适性差的局限性。尤其是NEPE类高能固体推进剂的高压燃烧性能,由于多年来研究相对较少,燃烧模型尚不完善,用其预示的高压燃速误差更大,不能满足该类推进剂高压燃烧性能研究及工程应用

前言GA-BP遗传算法（GeneticAlgorithm）是模拟生物的遗传和长期进化过程发展起来的一种搜索和优化法,用逐次迭代法搜索寻优。神经网络（BackPropagation）是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。GA-BP遗传神经网络（GA-BP）

为了防止BP算法聒噪收敛，学习过程中首先由GA同时搜索解空间的一群点，并构成一个不断进化的群体序列，在几代的进化后，可以同时得到一些具有全局性的较好点，从这些较好点出发，再分别用BP算法进行学习，找到全局最优的权值，从而完成网络的学习。

表征参数(1)影响燃烧的元素(C、H、O、N、Cl、Al)含量(mol);(2)反应物的总标准生成焓ΔHm(kJ/mol);(3)固体组分的分形维数DAP、DAl、DRDX;(4)固体组分的粒度dAP、dAl、dRDX(μm)。样本网络训练样本20个同一粘合剂体系的NEPE类高能推进剂配方试验结果验证样本12个不同粘合剂体系的NEPE类高能推进剂配方试验数据结果该配方表征参数能反映高能固体推进剂燃烧性能主要影响因素的本质特征。利用该系统预示的NEPE类推进剂燃烧性能变化规律与文献资料报道的规律基本一致,并且随网络训练数据增加,网络的预示精

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