基于DACO-BP的水下聚能装药峰值超压预测

作     者：刘芳 张峻豪 卢熹 郭策安 LIU Fang;ZHANG Junhao;LU Xi;GUO Ce’an

作者机构：沈阳理工大学理学院沈阳110159 辽宁省兵器工业智能优化与控制重点实验室沈阳110159 沈阳理工大学自动化与电气工程学院沈阳110159 沈阳理工大学装备工程学院沈阳110159 

基　　金：辽宁省教育厅科学研究经费项目(LG202025) 

出 版 物：《兵器装备工程学报》 (Journal of Ordnance Equipment Engineering)

年 卷 期：2023年第44卷第6期

页      码：17-24,102页

摘      要：为提高水下聚能装药爆炸冲击波参数预测的准确性和稳定性,基于AUTODYN数值仿真软件获取的装药爆炸仿真数据,提出了动态自适应蚁群算法(dynamic adaptive ant colony algorithm,DACO)优化BP(back propagation)神经网络(DACO-BP)的水下聚能装药峰值超压预测模型。采用梅森旋转算法(mersennetwister,MT)对数据进行随机排序,提升模型对不同数据分布的泛化能力。设计信息素纯增长策略和挥发系数双曲线动态自适应调整策略,改善蚁群算法的全局寻优能力和收敛速度。将DACO算法获得的全局最优解映射到BP神经网络的权值和阈值,提高BP神经网络预测的精度和稳定性能。实验结果表明,动态自适应蚁群优化BP神经网络的水下聚能装药峰值超压预测模型具有良好的有效性、稳定性和可信性。

主 题 词：水下聚能装药 峰值超压预测 数值模拟 BP神经网络 梅森旋转算法 蚁群 动态自适应蚁群 

学科分类：082601[082601] 08[工学] 0826[工学-生物医学工程类] 

核心收录：

D　O　I：10.11809/bqzbgcxb2023.06.003

馆 藏 号：203122390...