"这篇毕业论文主要探讨了利用喷雾干燥技术制备含能材料,并通过神经网络模拟来优化和预测该过程。" 在含能材料的研究领域,降低其敏感性一直是一个重要的议题。喷雾干燥技术作为一种有效的降低敏感性的方法,可以制备出微米级别的含能材料,并且适合于连续化生产。然而,由于实验过程的高风险性和复杂性,直接进行实验存在较大的安全挑战。论文中采用了人工神经网络(ANN)来模拟喷雾干燥制备含能材料(如CL-20、RDX和HMX),这不仅降低了操作风险,也为理解和优化这一工艺提供了有力的工具。 论文的核心研究内容分为以下几个方面: 首先,论文建立了以气体流量、液体流量、入口温度、质量分数、相对分子质量和粘度为输入,平均粒径和粒径分布为输出的神经网络模型。这些参数对含能材料的干燥效果和最终粒径分布有着决定性的影响。 其次,通过比较不同类型的神经网络,如前馈反向传播神经网络(FFBPNN)、串级正反向传播神经网络(CFBPNN)、埃尔曼正反向传播神经网络(EFBPNN)、递归神经网络(LR)和非线性自回归神经网络(NARX),以及各种优化算法,如Levenberg-Marquardt(L-M)、动量梯度下降和自适应学习率算法(GDX)、遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO),最终确定了GA-LR模型作为预测平均粒径的最佳模型。 接着,对GA中的选择算子、交叉算子和变异算子进行了优化,找到了最优参数组合:选择算子采用两两竞争法,交叉算子采用均匀交叉,变异算子采用均匀变异,设定交叉概率为0.8,变异概率为0.1。这些参数的优化进一步提高了预测的准确性,并通过MatlabGUI创建了用户界面,便于进行平均粒径和粒径分布的预测。 最后,论文对比了GA-LR模型与经验关联式在预测性能上的差异,并分析了操作条件(气体流量、液体流量、入口温度、质量分数和粘度)对平均粒径和粒径分布的具体影响,为实际操作提供了理论依据和定量计算的基础。 关键词涵盖了喷雾干燥技术、神经网络模拟、含能材料、平均粒径和粒径分布,表明这篇论文深入探讨了这些关键概念在喷雾干燥制备含能材料过程中的应用和重要性。通过这样的神经网络模拟,科研人员可以更安全、有效地探索和控制含能材料的制备过程,为未来的研究和工业实践提供了有价值的理论支持。
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/88491409/bge.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/88491409/bgf.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/88491409/bg10.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/88491409/bg11.jpg)
剩余81页未读,继续阅读
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/green-success.6a4acb44.png)