基于遗传BP算法预测贮存寿命

目的针对引信自然贮存试验数据统计方法计算量大且试验时间开展较长的问题,提出BP和遗传算法相结合的方法(遗传BP算法),通过步加试验解决寿命预测问题。方法通过步加试验数据求其试验各级应力下的环境因子,由环境因子将各级应力试验时间折合成实际贮存时间,根据Arrhenius模型求出可靠度函数。其次,采用遗传算法优化BP神经网络,避免陷入BP局部最优问题,将步加试验数据代入遗传BP算法进行训练,提高预测的精度和准确度。将正常应力下的数据代入遗传BP算法进行测试,求出可靠度预测值。最终对比实际、Arrhenius模型、遗传BP算法的贮存可靠度预测值。结果实际、Arrhenius模型、遗传BP算法的贮存可靠度预测值相近,证明遗传BP算法可以满足引信贮存可靠度的预测。结论采用遗传BP算法对步加试验进行寿命预测,可以有效减少试验时长和降低试验成本。