边界约束及分离面宽度对铅切割索分离性能的影响

为研究舱体边界约束及分离面宽度对铅切割索分离性能的影响,采用数值模拟的方法,对铅切割索爆炸后射流分离靶板的影响因素进行分析,得到了自由边界约束、固定边界约束和分离面削弱槽宽度对铅切割索分离性能的影响规律。结果表明,铅切割索分离铸铝等脆性材料是切割索射流侵彻和高压爆轰产物共同作用结果,边界约束对射流侵彻的影响较小,固定边界约束和自由边界约束对相同切割索射流侵彻深度的偏差小于5%;不同的边界约束对靶板的崩裂过程影响较大,固定边界约束会在切割索分离时限制材料的形变位移,进而限制高压爆轰产物对铸铝等脆性材料的崩裂作用,导致后续分离难度加大。增加分离界面削弱槽宽度,可有效降低分离装置边界约束对切割索分离性能的影响,提高切割索的分离可靠性,当削弱槽宽度≥12 mm时,2.7 g·m^(-1)铅切割索能够可靠分离4.5 mm厚的ZL114A材料。

神经网络算法在切割索侵彻性能预测中的应用研究

基于难以通过型面直接准确预测切割索侵彻性能,以及神经网络算法大力发展的现状,本文对神经网络算法在切割索侵彻性能预测领域的应用情况进行了综述。在对常用神经网络计算方法进行分析后,重点对BP神经网络和卷积神经网络算法原理及其在切割索性能预测中的应用进行分析梳理和归纳总结,系统性地对两种神经网络算法的数据集处理、网络搭建模型、参数设置和优缺点进行了剖析,为切割索性能优化和智能化预测提供支撑。