【摘 要】
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为了模拟气体炮发射时的复杂过程,将这个过程看作一个黑匣,把发射诸元素作为输入参数,把最大膛内加速度作为输出量。采用一种基于推理神经网络模型,运用BP算法进行学习实验样本数据
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为了模拟气体炮发射时的复杂过程,将这个过程看作一个黑匣,把发射诸元素作为输入参数,把最大膛内加速度作为输出量。采用一种基于推理神经网络模型,运用BP算法进行学习实验样本数据,得出学习好的神经网络模型,能预测气体炮膛内最大压力,在实际工作中取得满意的仿真结果。
To simulate the complex process of firing a gas cannon, consider this process as a black box that takes the firing elements as input parameters and the maximum bore acceleration as the output. A neural network based on inference model and BP algorithm were used to study the experimental sample data. The neural network model was obtained and the maximum pressure in the gas bore was predicted. The satisfactory simulation results were obtained in practice.
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