【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2011年第28卷第1期 76-79页,共4页

【作 者】： 李进贤 ; 莫文宾 ; 唐金兰

【摘 要】 固体火箭发动机中，药柱的结构完整性直接关系到发动机的结构完整性和可靠性，而推进剂的力学性能对保持药柱结构完整性起着重要作用，也是决定推进剂寿命的重要指标。为了预估固体推进剂的力学性能，提高系统的可靠性，将遗传算法和神经网络相结合，建立了预估固体推进剂力学性能的遗传神经网络（GA—BP）模型。利用模型预测了某固体推进剂在不同温度、湿度和时间下的抗拉强度、延伸率、弹性模量变化情况，并与试验结果进行了比较。结果表明，模型预估精度高，泛化能力强，仿真计算与试验在结果上有很好的一致性。从而为固体火箭发动机的结构完整性研究提供可靠依据。