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基于神经网络的气体炮内弹道仿真与预测

Imitation and Prediction of the Gas Gun Interior Ballistics Based on Neural Networks

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【作者】 夏正友李建华褚永胜

【Author】 Xia Zhengyou Li Jianhua Chu Yongsheng (College of Machine, NUST, Nanjing, 210094)

【机构】 南京理工大学机械学院

【摘要】 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。

【Abstract】 Inder to simulate the complex process of a gas gun in firing, the process is regarded as a black box and firing data as input parameters and the maximum bore acceleration of the gas gun as an output parameter. A kind of model based on neural networks is adopted to obtain test sample data with the help of BP algorithm and the maximum bore pressure of the gas gun can be predicted. The simulation results obtained are satisfactory

  • 【分类号】TJ012
  • 【被引频次】3
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