【摘 要】
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以纳米结构的Fe2O3（ns—Fe2O3）催化剂在RDX／AP／Al／HTPB推进剂中的燃速实验数据为基础，采用人工神经网络（ANN）中误差反传播（简称BP）算法对不同ns—Fe2O3含量与推进剂燃速之间的非线性关
【机 构】
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南京理工大学化工学院,西安北方惠安化学工业有限公司,南京大学材料科学与工程系
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以纳米结构的Fe2O3（ns—Fe2O3）催化剂在RDX／AP／Al／HTPB推进剂中的燃速实验数据为基础，采用人工神经网络（ANN）中误差反传播（简称BP）算法对不同ns—Fe2O3含量与推进剂燃速之间的非线性关系进行了模拟，最终确定网络结构为3—4—1型，学习速率和动量常数分别为0．75，0．45，经过56910次迭代训练，网络收敛到均方误差为1．0×10^-4。用训练好的网络对ns—Fe2O3的催化作用进行了预测。结果表明，BP网络对ns—Fe2O3催化作用的预测研究是可行的，除一个预测结
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