基于感知器仿真的底排药剂燃烧状态预测模型

以往研究结果表明，底排药剂在瞬态卸压工况下的燃烧行为分为稳定复燃、低频振荡燃烧和永久熄灭三种状态；具体燃烧状态主要由卸压前最大压力(20~90MPa)和最大卸压速率(1.2×103~6×103MPa·s-1)决定,三种燃烧状态与两者之间的对应关系基本上是线性可分的模式。为了预测不同瞬态卸压工况下的底排药剂燃烧状态，本研究基于神经网络理论，建立了单层和双层感知器神经网络模型并利用试验数据对模型进行训练，得到了包含卸压前最大压力与卸压过程中最大卸压速率的底排药剂瞬态卸压工况下燃烧状态界定判据。采用蒙特卡罗随机抽样的方法验证了所建立的感知器神经网络模型的正确性与可靠性，可以用来对瞬态卸压工况下的底排药剂燃烧状态进行预测。