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在航空、航天等领域，常采用气压式检漏法对于密封舱进行气密性检查，这种方法基于压力降低值判断密封舱的泄漏情况。该文针对该方法，建立起密封舱微漏情况下的气密性数学模型，并根据高精度气密性检测要求，对检测温度和大气压值变化进行补偿。通过新建立的气密性数学模型可对密封舱泄漏情况实现较准确的定量分析，并通过对泄漏系数Ks的调整，从而实现预测不同对象的压力变化值。最后基于BP神经网络对试验数据进行了训练，对实测压力随时间、温度、大气压变化的预测模型仿真，仿真结果表明该模型具有良好的预测精度。