基于粒子群神经网络的含硼富燃料推进剂一次燃烧性能计算

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使用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)来优化误差反传(back propagation,BP)神经网络的权重和阈值,建立了粒子群神经网络(PSO-BP)计算模型,利用该模型对含硼富燃料推进剂的一次燃烧性能进行了模拟计算,当端羟基聚丁二烯(HTPB,28%~32%)、高氯酸铵(AP,30%~35%,重均粒径0.06~0.140 mm)、卡托辛(GFP,0%~5%)等重要影响因素变化时,计算了相应配方的燃速和压强指数,并与测试结果进行了比较。结果显示,模拟计算的燃速和压强指数相对偏差均小于±7%。
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