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申请/专利权人：安徽农业大学
摘要：本发明提供一种基于BP神经网络的甲烷JWL参数标定方法，利用管道甲烷爆轰试验的超压数据替换其让试验的缸壁‑位移时间数据，该方法可以计算甲烷爆轰产物JWL状态方程的参数，从而可以模拟甲烷爆轰过程和冲击波传播。该方法将BP神经网络与遗传算法相结合，简化了状态方程参数的优化过程，提高了优化的速度和精度。
主权项：1.一种基于BP神经网络的甲烷JWL参数标定方法，利用管道甲烷爆轰试验的超压数据替换其让试验的缸壁-位移时间数据，具体包括以下步骤:步骤S1：爆轰的理论推导，通过爆震波的Hugoniot方程、Rayleigh方程以及完全气体的内能表达式推导即可计算得到爆轰波参数；步骤S2：计算甲烷爆轰参数，根据甲烷与空气混合物爆炸反应方程求完全反应中甲烷的体积浓度，再依据Gass定律，求出此体积浓度的甲烷的爆炸参数；步骤S3：采用大约有73米长的管道进行甲烷爆轰试验，反复进行“参数—数值计算-结果对比”循环，直到计算结果与试验数据接近位置，建立基于实验的数值模拟模型,简化模型，采用最优化方法确定甲烷JWL参数方程系数；步骤S4：构造仿真计算的模拟值与实测值之间的偏差函数；步骤S5：采用GABP神经网络拟合步骤S4所构造的偏差函数；步骤S6：采用遗传算法对BP神经网络进行优化后，隐层节点数为7，采用3-7-1三层结构；再利用数学分析软件MATLAB神经网络工具箱实现所述的GABP神经网络；步骤S7：将BP神经网络结合遗传算法得到的JWL参数代入管道爆炸仿真模型中验证，得出采用计算得到的JWL参数模拟甲烷爆轰是可行的结论。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽农业大学 一种基于BP神经网络的甲烷的JWL状态方程参数标定方法
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