[发明专利]一种基于机器学习的反问题环形聚能装药优化方法在审
| 申请号： | 202010114051.2 | 申请日： | 2020-02-24 |
| 公开（公告）号： | CN111291519A | 公开（公告）日： | 2020-06-16 |
| 发明（设计）人： | 徐文龙;王成;贾时雨;杨同会;齐方方;刘保华 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00;G06F111/10 |
| 代理公司： | 北京理工正阳知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人： | 邬晓楠 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于机器学习的反问题环形聚能装药优化方法，属于装备设计领域。本发明针对环形聚能装药关键参数相互耦合，单参数逐一优化不能设计出理想的环形药型罩结构的问题，构建了深度卷积神经网络模型，通过数值模拟技术生成了深度卷积神经网络模型训练及测试数据，通过将理想的环形侵彻体输入训练好的深度卷积神经网络模型，从而设计出最优化的环形聚能装要结构，解决了环形聚能装药多参数耦合设计问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 问题 环形 聚能装药 优化 方法 | ||
【主权项】：
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