隨著人工智能的普及,傳統(tǒng)配方設計方法已經無法滿足目前的需要,而智能算法的出現(xiàn)則對傳統(tǒng)煙火藥的配方設計提供了新思路。本文以神經網絡（BP）、遺傳算法（GA）、甲殼蟲算法（BAS）三種智能算法為基礎構建了紅外誘餌劑燃燒輻射性能參數預測模型,預測得到最優(yōu)配方。對基于最優(yōu)配方的紅外誘餌劑填加不同紅外輻射物質時的燃燒輻射性能參數進行測試。在進行三種神經網絡預測性能分析發(fā)現(xiàn),相較于廣義神經網絡（GRNN）以及局部神經網絡（Elman）,BP神經網絡具有更高的精度以及更小的誤差,并且泛化程度更好可以用于紅外誘餌劑配方性能參數的預測;將BP神經網絡與遺傳算法和甲殼蟲算法相結合的過程發(fā)現(xiàn),三者具有較好的兼容性,不僅保證了較快的收斂速度,還可以達到預定的精度要求,而且還提高了運算速度;實現(xiàn)了BP-GA-BAS紅外誘餌劑配方優(yōu)化模型的構建,并得到最佳配方為:聚四氟乙烯（PTFE）與鎂粉的為PTFE/Mg=0.51,硅粉含量為19.8%,鎂粉粒度為285μm,PTFE粒度為4.6μm,蟲膠含量為3.4%。并對12種紅外添加劑的燃燒輻射性能進行試驗,得出碳化硅對紅外誘餌劑近、中兩波段的紅外輻射強度提升最為明顯,... 

【文章來源】：沈陽理工大學遼寧省

【文章頁數】：85 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

質量分數為50/50的Mg/PTFE基元配方計算結果

-21-表2.3提供了該配方燃燒輻射數學模型中所需的熱力學基本參數，壓力、溫度、氣體體積等，這里的溫度值是指該配方所能達到的最大計算值。由于不同溫度下材料的發(fā)射率不同，因此需要對應溫度范圍內的發(fā)射率，本節(jié)列舉了一些常用材料的發(fā)射率，見表2.4。表2.4常用材料的發(fā)射率Table2.4Emissivityofcommonmaterials化合物發(fā)射率溫度范圍/K化合物發(fā)射率溫度范圍/KCr2O30.81273NiO0.91273Fe2O30.71073SiC0.91073-1873TiO20.7873-1273Al2O30.51323-1472ZrO20.741073MgO0.831873-2078ZrSiO40.76873-1273SiO20.831273結合上述數據可以實現(xiàn)配方的輻射強度計算及光譜輻射曲線的輸出。得到的結論、圖像如下：圖2.4近紅外輻射強度理論計算值隨時間變化曲線Figure2.4theoreticalcalculationcurveofnearinfraredradiationintensitywithtime

-22-圖2.5近紅外輻射強度測試值隨時間變化曲線Figure2.5testvaluecurveofnearinfraredradiationintensitywithtime圖2.6中紅外輻射強度理論計算值隨時間變化曲線Figure2.6theoreticalcalculationcurveofmidinfraredradiationintensitywithtime圖2.7中紅外輻射強度測試值隨時間變化曲線Figure2.7testvaluecurveofmidinfraredradiationintensitywithtime

【參考文獻】：
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本文編號：3133829