基于BP神经网络遗传算法的药型罩优化

发布时间：2017-12-19 19:06

  本文关键词：基于BP神经网络遗传算法的药型罩优化　出处：《中国矿业》2016年04期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：线性聚能装药爆破效果的影响因素有很多,且各因素的影响多是非线性的,而且非常复杂,其中药型罩结构的优化设计一直是重点。为了探索有效的药型罩优化方法,本研究对楔形罩运用正交试验法设计方案,利用ANSYS/LS-DYNA进行数值模拟获得结果,再以结构参数和最大射流速度分别作为BP神经网络的输入和输出进行训练,并将预测值作为适应度,结合遗传算法对药型罩进行最优结构药型罩参数和最优最大射流速度搜索。结果表明,该方法能够结合正交试验法和BP神经网络遗传算法的优点,快速精确地进行药型罩结构优化。
【作者单位】： 解放军理工大学;
【分类号】：TD235.2
【正文快照】： 线性聚能装药是从锥形聚能装药发展而来,具有高速、高效、操作方便、不受环境限制等优点,非普通切割方法所比[1]。该爆破方式具有强烈的方向性,适用于需要沿定向产生裂缝的爆破要求,并可减少钻孔工作量,提高破裂壁面的平整度[2]。为了利用有限的装药达到最大的切割效果,线性聚，

本文编号：1309077