基于Elman网络的炸药临界直径预测模型

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采用灰色关联分析方法对炸药临界直径的影响因素进行了关联分析,选取其中关联度较大的5s延滞期、分子极化率、燃烧热、粒度等11种影响因素建立了炸药临界直径的Elman神经网络预测模型。使用训练好的Elman神经网络模型对一定密度、粒度下的RDX、PA、TNT三种炸药的临界直径进行了预测,并与文献值进行对比,误差分别为25.73%、11.54%、21.48%。结果表明,在数据较少的条件下,Elman网络能够对炸药临界直径做出较为准确的预测,说明Elman神经网络方法可以用于炸药临界直径的预测。
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