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火炮身管烧蚀磨损量的GA-BP灰色组合模型预测方法
1
作者
于晓
《火力与指挥控制》
北大核心
2025年第10期88-93,100,共7页
火炮发射过程中,弹丸与火炮身管之间发生热、化学以及机械摩擦等综合作用,导致火炮身管内膛表面的烧蚀和磨损。在分析火炮身管烧蚀磨损量规律特点基础上,提出灰色GM(1,1)、Verhulst和线性回归预测模型,并引入GA(遗传算法)优化的BP神经...
火炮发射过程中,弹丸与火炮身管之间发生热、化学以及机械摩擦等综合作用,导致火炮身管内膛表面的烧蚀和磨损。在分析火炮身管烧蚀磨损量规律特点基础上,提出灰色GM(1,1)、Verhulst和线性回归预测模型,并引入GA(遗传算法)优化的BP神经网络模型,建立组合模型对火炮身管烧蚀磨损量进行预测。结果表明,GA-BP灰色组合模型预测结果更接近实际值,预测精度更高。
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关键词
GM(1
1)模型
VERHULST模型
线性回归模型
组合模型
火炮身管烧蚀磨损量
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职称材料
题名
火炮身管烧蚀磨损量的GA-BP灰色组合模型预测方法
1
作者
于晓
机构
中国人民解放军
出处
《火力与指挥控制》
北大核心
2025年第10期88-93,100,共7页
文摘
火炮发射过程中,弹丸与火炮身管之间发生热、化学以及机械摩擦等综合作用,导致火炮身管内膛表面的烧蚀和磨损。在分析火炮身管烧蚀磨损量规律特点基础上,提出灰色GM(1,1)、Verhulst和线性回归预测模型,并引入GA(遗传算法)优化的BP神经网络模型,建立组合模型对火炮身管烧蚀磨损量进行预测。结果表明,GA-BP灰色组合模型预测结果更接近实际值,预测精度更高。
关键词
GM(1
1)模型
VERHULST模型
线性回归模型
组合模型
火炮身管烧蚀磨损量
Keywords
GM(1,1)model
verhulst model
linear regression model
combination model
ablative wear amount of gun barrel
分类号
TJ30 [兵器科学与技术—火炮、自动武器与弹药工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
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1
火炮身管烧蚀磨损量的GA-BP灰色组合模型预测方法
于晓
《火力与指挥控制》
北大核心
2025
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