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基于改进神经网络的玻璃纤维增强复合材料防弹性能预测模型研究
1
作者
曹佳佳
牛波
张明锦
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期163-169,共7页
玻璃纤维增强复合材料是一种在兵器防护领域较为常用的材料,其防弹性能是评价材料特性最重要的指标之一。传统材料防弹性能的评估方法为人工实验对比数据,存在着工作量大、实验方法复杂且成本较高,检测效率低等缺陷,且评估结果容易产生...
玻璃纤维增强复合材料是一种在兵器防护领域较为常用的材料,其防弹性能是评价材料特性最重要的指标之一。传统材料防弹性能的评估方法为人工实验对比数据,存在着工作量大、实验方法复杂且成本较高,检测效率低等缺陷,且评估结果容易产生较大偏差。BP神经网络(back propagation neural network,BPNN)能够通过训练自主学习规则,减少输出误差。针对传统材料性能评估方法存在的问题,研究提出了采用BPNN对玻璃纤维增强复合材料的防弹性能进行预测,减少工作量,提高材料防弹性能评估效率。针对BPNN中存在的缺陷,研究采用烟花算法(fireworks algorithm,FWA)对其权值和阈值进行优化。最终,基于改进BPNN模型,构建防弹性能预测模型。实验结果显示,FWA-BPNN模型的预测精度超过了99.5%,而PSO-BPNN模型、GA-BPNN模型、BPNN模型的预测准确率分别为99.00%、98.50%、98.06%。实验结果表明:研究提出的FWA-BPNN模型能够高效率、高精度地完成玻璃纤维增强复合材料防弹性能预测,对我国兵器装备防护领域的发展有着积极意义,可以缩减材料的性能评估时间,提升材料性能的评估精度,为兵器装备的材料选择提供数据支撑。
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关键词
BPNN
玻璃纤维增强复合材料
防弹性能
烟花算法
下载PDF
职称材料
题名
基于改进神经网络的玻璃纤维增强复合材料防弹性能预测模型研究
1
作者
曹佳佳
牛波
张明锦
机构
青海师范大学
化学化工学院
青海师范大学公共资源管理中心
出处
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期163-169,共7页
基金
青海省科技厅项目(2019-ZJ-961Q)。
文摘
玻璃纤维增强复合材料是一种在兵器防护领域较为常用的材料,其防弹性能是评价材料特性最重要的指标之一。传统材料防弹性能的评估方法为人工实验对比数据,存在着工作量大、实验方法复杂且成本较高,检测效率低等缺陷,且评估结果容易产生较大偏差。BP神经网络(back propagation neural network,BPNN)能够通过训练自主学习规则,减少输出误差。针对传统材料性能评估方法存在的问题,研究提出了采用BPNN对玻璃纤维增强复合材料的防弹性能进行预测,减少工作量,提高材料防弹性能评估效率。针对BPNN中存在的缺陷,研究采用烟花算法(fireworks algorithm,FWA)对其权值和阈值进行优化。最终,基于改进BPNN模型,构建防弹性能预测模型。实验结果显示,FWA-BPNN模型的预测精度超过了99.5%,而PSO-BPNN模型、GA-BPNN模型、BPNN模型的预测准确率分别为99.00%、98.50%、98.06%。实验结果表明:研究提出的FWA-BPNN模型能够高效率、高精度地完成玻璃纤维增强复合材料防弹性能预测,对我国兵器装备防护领域的发展有着积极意义,可以缩减材料的性能评估时间,提升材料性能的评估精度,为兵器装备的材料选择提供数据支撑。
关键词
BPNN
玻璃纤维增强复合材料
防弹性能
烟花算法
Keywords
BPNN
glass fiber reinforced composites
bulletproof performance
Fireworks Algorithm
分类号
V258.5 [一般工业技术—材料科学与工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进神经网络的玻璃纤维增强复合材料防弹性能预测模型研究
曹佳佳
牛波
张明锦
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
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