解放军理工大学学报（自然科学版）
解放軍理工大學學報（自然科學版）
해방군리공대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF PLA UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2005年
4期
378-381
,共4页
刘记军%唐德高%王春辉%许晓军
劉記軍%唐德高%王春輝%許曉軍
류기군%당덕고%왕춘휘%허효군
粉状乳化炸药%遗传算法%BP神经网络%灰关联分析
粉狀乳化炸藥%遺傳算法%BP神經網絡%灰關聯分析
분상유화작약%유전산법%BP신경망락%회관련분석
为方便快捷地寻找粉状乳化炸药PEE(poweryemulsionexplosives)的最佳制备参数,根据PEE制备数据建立了BP神经网络模型,以建立的非线性神经网络模型作为个体的适应度函数,采用Matlab编程,编写了制备参数的优选遗传算法迭代过程,并寻求到了最佳制备参数.依据灰关联分析方法,解析了PEE制备各因素对衡量指标的影响.结果表明,搅拌速度对PEE的制备也较为重要,而添加剂和喷雾压力影响较小,说明优化参数结果与原始数据的误差对衡量指标影响不大.理论分析结果与实际相符合,为PEE制备提供了一种新的优选方法.
為方便快捷地尋找粉狀乳化炸藥PEE(poweryemulsionexplosives)的最佳製備參數,根據PEE製備數據建立瞭BP神經網絡模型,以建立的非線性神經網絡模型作為箇體的適應度函數,採用Matlab編程,編寫瞭製備參數的優選遺傳算法迭代過程,併尋求到瞭最佳製備參數.依據灰關聯分析方法,解析瞭PEE製備各因素對衡量指標的影響.結果錶明,攪拌速度對PEE的製備也較為重要,而添加劑和噴霧壓力影響較小,說明優化參數結果與原始數據的誤差對衡量指標影響不大.理論分析結果與實際相符閤,為PEE製備提供瞭一種新的優選方法.
위방편쾌첩지심조분상유화작약PEE(poweryemulsionexplosives)적최가제비삼수,근거PEE제비수거건립료BP신경망락모형,이건립적비선성신경망락모형작위개체적괄응도함수,채용Matlab편정,편사료제비삼수적우선유전산법질대과정,병심구도료최가제비삼수.의거회관련분석방법,해석료PEE제비각인소대형량지표적영향.결과표명,교반속도대PEE적제비야교위중요,이첨가제화분무압력영향교소,설명우화삼수결과여원시수거적오차대형량지표영향불대.이론분석결과여실제상부합,위PEE제비제공료일충신적우선방법.
