基于GA-BP神经网络的水介质药型罩结构优化

余天晨; 杜宁; 潘明然; 孙英略; 郭秋萍

弹道学报 ›› 2026, Vol. 38 ›› Issue (1) : 105 -112.

余天晨, 杜宁, 潘明然, 孙英略, 郭秋萍

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摘要

相较于传统金属射流，聚能水射流在销毁爆炸物时具有低附带损伤优势，为得到水介质药型罩在多结构参数协同作用下的最优结构，提出一种基于GA-BP神经网络的水介质药型罩结构优化方法。以喇叭形药型罩为研究对象，选取水层厚度、药型罩高度和母线曲率半径为关键因素。首先采用L25正交设计方案进行数值模拟，通过极差分析辨识出主要影响因素，初步获得参数组合A2B5C5，即水层厚度为1.5 mm，药型罩高度为50 mm，母线曲率半径为60 mm。进而，为克服正交设计在连续空间全域寻优能力的局限，构建GA-BP神经网络模型，利用其非线性映射与全域寻优能力进行优化。结果表明:GA-BP优化获得的参数组合，即水层厚度为1.37 mm，药型罩高度为49.59 mm，母线曲率半径为62.69 mm，可使水射流头部速度提升至11 730 m/s，较正交优化结果提高5.2%;水的可压缩性使得水射流形态与性能区别于金属射流，爆轰驱动下形成的水射流比金属射流更长，速度更高，头部明显膨胀，密度沿轴向递减且头部密度偏低。该方法有效实现了水介质药型罩结构参数的全域优化，为聚能水射流技术的工程应用提供设计参考。