基于条件变分自编码器的熔铸炸药成型缺陷快速模拟和预测

为了实现凝固缺陷的快速模拟和预测,提出了一种基于条件变分自编码器(CVAE)的熔铸炸药成型缺陷预测模型;以注液温度、冒口预热温度等工艺参数为条件,通过条件变分自编码器建立工艺参数与熔铸炸药缺陷的条件概率模型;采用多层神经网络和变分推断方法结合进行模型训练,实现了RHT和DNP基熔铸炸药凝固成型缺陷预测。结果表明,成功构建了熔铸炸药凝固过程数值模拟的条件概率分布,实现了基于仿真数据的RHT和DNP基熔铸炸药凝固缺陷预测;与有限元直接数值计算结果比较,CVAE算法计算缺陷位置的准确率可达到99%,计算时间小于2 s;CVAE在熔铸炸药缺陷概率分布建模上具有性能高、泛化性强的特点,能有效实现熔铸炸药成型缺陷的智能预测。