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| 稿件标题： | 基于DACOBP的水下聚能装药峰值超压预测 |
| 稿件作者： | 刘芳1,2，张峻豪3，卢熹4，郭策安4 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2023.06.003 |
| 科学编辑： | 邢柏阳 博士（ 中国航天科技集团） |
| 栏目名称： | 基础理论与应用研究 |
| 关键词： | 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；动态自适应蚁群本文引用格式：刘芳，张峻豪，卢熹，等. |
| 文章摘要： | 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（DACOBP）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。 |
| 稿件基金： | 辽宁省教育厅科学研究经费项目(LG202025) |
| 引用本文格式： | 刘芳，张峻豪，卢熹，等.基于DACOBP的水下聚能装药峰值超压预测［J］.兵器装备工程学报，2023，44(6)：17-24,102. LIU Fang, ZHANG Junhao, LU Xi, et al.Prediction of peak overpressure of underwater shaped charge based on DACOBP neural network［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering，2023，44(6)：17-24,102. |
| 刊期名称： | 2023年06期 |
| 出版时间： | 2023年6月 |
| 上线时间： | 2023年6月28日 |
| 浏览次数： | 2168 |
| 下载次数： | 79 |
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