【摘 要】
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为方便快捷地寻找粉状乳化炸药PEE(poweryemulsionexplosives)的最佳制备参数,根据PEE制备数据建立了BP神经网络模型,以建立的非线性神经网络模型作为个体的适应度函数,采用M
【机 构】
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解放军理工大学,南京军区司令部工程设计研究所,第二炮兵工程设计研究院
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为方便快捷地寻找粉状乳化炸药PEE(poweryemulsionexplosives)的最佳制备参数,根据PEE制备数据建立了BP神经网络模型,以建立的非线性神经网络模型作为个体的适应度函数,采用Matlab编程,编写了制备参数的优选遗传算法迭代过程,并寻求到了最佳制备参数.依据灰关联分析方法,解析了PEE制备各因素对衡量指标的影响.结果表明,搅拌速度对PEE的制备也较为重要,而添加剂和喷雾压力影响较小,说明优化参数结果与原始数据的误差对衡量指标影响不大.理论分析结果与实际相符合,为PEE制备提供了一种新
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