基于径向基函数神经网络的高聚物粘结炸药切削表面粗糙度预测研究

摘要：

高聚物粘结炸药(PBX)的切削表面质量是影响炸药部件甚至是武器性能的重要因素.通过对PBX炸药切削表面三维轮廓的观察和分析,发现其切削表面形貌由于材料、工艺和工况等多因素作用而产生不确定崩落现象,导致对切削表面进行二维轮廓算术平均偏差与三维轮廓算术平均偏差的计算值最大相差32％.基于此,综合考虑多因素影响,利用RBF人工神经网络构建了炸药切削表面粗糙度预测模型.通过网络训练和验证表明,该模型基本能够反映PBX炸药切削表面成形的基本规律,并且预测值与实际值误差不超过3％.

关键词：机械制造工艺与设备、高聚物粘结炸药、表面形貌、粗糙度、神经网络

所属期刊栏目：35

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：中国工程物理研究院基金项目2009A0203010;中国工程物理研究院化工材料研究所所长基金项目626010939

在线出版日期：2014-04-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：200-206