基于神经网络和人工鱼群算法的惯性延时微通道优化

为了保证中、小口径弹引信的炮口安全性控制要求,设计了具有肋板阻尼结构的惯性延时微通道,同时为了保证其具有稳定的延时性能,研究了该微通道在高离心转速下的延时响应性能。采用了神经网络模型和人工鱼群算法对蛇形微通道内肋板的结构位置进行优化设计。用两相流水平集模型以微通道的延迟时间为研究对象进行了模拟仿真,得到180组样本数据,分析发现肋板结构在微通道内的不同位置与延迟时间呈现出高度的非线性关系。根据样本数据建立神经网络模型用以拟合设计变量与优化目标之间的映射函数,并采用人工鱼群算法对神经网络模型拟合的映射函数的参数进行优化。结果表明,经过结构优化之后,在1 000 g离心环境下微通道中流体的延迟时间从最短的11.446 ms提升到了25.054 ms,延时效果得到了显著提升。最后研究了优化后的结构在中、小口径弹引信使用环境下的延时特性,验证了其满足大部分中、小口径弹引信的延时控制要求。