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运用神经网络预测炸药爆速
被引量:
1
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作者
王国栋
刘玉存
崔磊
《火工品》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第2期39-42,共4页
本文计算了30个炸药分子的氧平衡(OB)、装药密度(ρ)、碳原子浓度nC/Vm、氢原子浓度nH/Vm、氧原子浓度nO/Vm、氮原子浓度nN/Vm 6种参数,以这6种参数作为炸药分子结构描述符,构建人工神经网络模型,预测炸药爆速。预测结果表明,预测值和...
本文计算了30个炸药分子的氧平衡(OB)、装药密度(ρ)、碳原子浓度nC/Vm、氢原子浓度nH/Vm、氧原子浓度nO/Vm、氮原子浓度nN/Vm 6种参数,以这6种参数作为炸药分子结构描述符,构建人工神经网络模型,预测炸药爆速。预测结果表明,预测值和文献值的最大相对误差为5.35%,最小为0.53%,说明神经网络所确定的定量关系可以很好地用来预测炸药爆速。
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关键词
炸药
人工神经网络
自由原子浓度
爆速
预测
下载PDF
职称材料
题名
运用神经网络预测炸药爆速
被引量:
1
1
作者
王国栋
刘玉存
崔磊
机构
中北大学化工与环境学院
富士康
科技
集团
mge
工业
安全部
出处
《火工品》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第2期39-42,共4页
文摘
本文计算了30个炸药分子的氧平衡(OB)、装药密度(ρ)、碳原子浓度nC/Vm、氢原子浓度nH/Vm、氧原子浓度nO/Vm、氮原子浓度nN/Vm 6种参数,以这6种参数作为炸药分子结构描述符,构建人工神经网络模型,预测炸药爆速。预测结果表明,预测值和文献值的最大相对误差为5.35%,最小为0.53%,说明神经网络所确定的定量关系可以很好地用来预测炸药爆速。
关键词
炸药
人工神经网络
自由原子浓度
爆速
预测
Keywords
Explosive
Artificial neural network
Atom concentration
Detonation velocity
Predication
分类号
TQ564 [化学工程—炸药化工]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
运用神经网络预测炸药爆速
王国栋
刘玉存
崔磊
《火工品》
CAS
CSCD
北大核心
2007
1
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职称材料
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