【摘 要】
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针对推进剂中细高氯酸铵含量及粒度对推进剂力学性能、燃速的影响,分别建立广义回归神经网络(GRNN)与遗传算法反向传播(GABP)神经网络模型.建模所用网络训练数据是推进剂配方
【机 构】
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江西航天经纬化工有限公司,江西吉安343711
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针对推进剂中细高氯酸铵含量及粒度对推进剂力学性能、燃速的影响,分别建立广义回归神经网络(GRNN)与遗传算法反向传播(GABP)神经网络模型.建模所用网络训练数据是推进剂配方中不同粒度的高氯酸铵含量对应的不同温度下测试的推进剂的抗拉强度、断裂伸长率及燃速共8组数据,而用第9组数据的细高氯酸铵的粒度及含量作为模型输入,对不同温度下测试的推进剂的抗拉强度、断裂伸长率及燃速进行预测.结果 表明,2种神经网络模型的预测值与实验值均具有较好的吻合性,其最小相对误差分别为0.19％、0.45％.所建模型对配方中细高氯酸铵的级配调整具有指导意义.
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