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基于自优化CNN的内膛复杂表面接触碰撞响应预测方法

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成果类型:
专利
发明/设计人:
马佳 ;董帅 
申请/专利权人:
长沙理工大学 
专利类型:
发明专利
申请时间:
2020-07-31
申请/专利号:
CN202010759724.X
公开时间:
2020-11-13
公开号:
CN111931404A
代理人:
谢珍贵;
专利代理机构:
长沙智路知识产权代理事务所(普通合伙) 43244;
摘要:
本发明涉及一种基于自优化卷积神经网络(CNN)的内膛复杂表面接触碰撞响应预测方法,其包括:S1、基于火炮射击测试数据,根据身管‑弹丸试验平台建立磨损身管‑弹丸接触碰撞有限元模型;S2、基于有限元模型,结合试验平台测试结果,构建样本集;S3、基于样本集,根据遗传算法‑序列二次规划算法组合优化算法的协同工作机制,实现超参数自优化,从而获取最佳超参数组;同时,在超参数的寻优中训练并得到最佳的基于自优化CNN的身管‑弹丸接触碰撞模型;S4、根据所得身管‑弹丸接触碰撞模型,进一步研究接触碰撞响应变化规律。本发明考虑磨损内膛复杂表面影响以及接触碰撞能量损失,在保证了响应精...

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