一种基于自适应机器学习的聚能装药药型罩结构优化方法
文献类型：专利
| 作者 | 戴兰宏 ; 赵子棋; 鄢阿敏; 汪海英
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| 发表日期 | 2023-10-27 |
| 专利号 | CN202310126458.0 |
| 著作权人 | 中国科学院力学研究所 |
| 英文摘要 | 本发明公开了一种基于自适应机器学习的聚能装药药型罩结构优化方法，包括以下步骤：建立药型罩有限元模型并标定；采样并得出第一药型罩结构集；基于第一药型罩结构集数据增强，得到第二药型罩结构集；构建药型罩神经网络模型并测试调整，以确定药型罩神经网络模型；构建多模型融合优化算法，依据药型罩神经网络模型对药型罩结构参数优化并输出第一最优结构；基于自适应算法通过有限元方法计算第一最优结构的侵彻深度，将其代入上述模型优化得到第二最优结构，最优结构收敛时输出最终最优结构。本发明通过数据增强使神经网络具有更好的泛化效果与鲁棒性，多模型融合优化算法解决了单模型算法的局部最优解问题，自适应算法保证了最优解的稳定性。 |
| 公开日期 | 2023-10-27 |
| 分类号 | 发明专利 |
| 申请日期 | 2023-02-16 |
| 语种 | 中文 |
| 源URL | [http://dspace.imech.ac.cn/handle/311007/93922]  |
| 专题 | 力学研究所_非线性力学国家重点实验室 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 戴兰宏,赵子棋,鄢阿敏,等. 一种基于自适应机器学习的聚能装药药型罩结构优化方法. CN202310126458.0. 2023-10-27. |
入库方式： OAI收割
来源：力学研究所
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