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题名基于GRNN的水下爆炸容器动态响应预测
被引量：1
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作者
李琳娜
李甜
钟冬望
涂圣武
刘洋
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机构
武汉科技大学理学院
武汉科技大学冶金工业过程系统科学湖北省重点实验室
武汉电力职业技术学院电力工程系
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出处
《爆破》
CSCD
北大核心
2018年第4期141-146,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51404175
51574184)
+1 种基金
冶金工业过程系统科学湖北省重点实验室开放基金资助项目(Y201712)
武汉科技大学国防预研基金资助项目(GF201708)
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文摘
为了保证水下爆炸容器在服役期间的安全性,有必要进行容器的动态响应预测。对服役期的水下爆炸容器在不同载荷条件下进行动态响应测试试验,选取时间、药量、加载静水压和应变片位置的11个亚变量,共14个影响因素作为输入变量,容器的最大应力作为输出变量,建立基于GRNN的水下爆炸容器动态响应预测模型,仿真载荷与容器应变的映射关系,并通过10折交叉验证法验证了该模型具有较好的预测性能。同时对比基于BPNN的预测模型,GRNN模型的拟合与预测性能明显优于BPNN模型,进一步说明了GRNN方法在水下爆炸容器动态响应预测过程中的有效性。
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关键词
水下爆炸容器
动态响应
广义回归神经网络
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Keywords
underwater explosion vessels
dynamic response
general regression neural network
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分类号
TD804
[矿业工程—矿山开采]
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