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公开(公告)号:CN111291519A
公开(公告)日:2020-06-16
申请号:CN202010114051.2
申请日:2020-02-24
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N20/00 , G06F111/10
Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的反问题环形聚能装药优化方法,属于装备设计领域。本发明针对环形聚能装药关键参数相互耦合,单参数逐一优化不能设计出理想的环形药型罩结构的问题,构建了深度卷积神经网络模型,通过数值模拟技术生成了深度卷积神经网络模型训练及测试数据,通过将理想的环形侵彻体输入训练好的深度卷积神经网络模型,从而设计出最优化的环形聚能装要结构,解决了环形聚能装药多参数耦合设计问题。
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公开(公告)号:CN111256540A
公开(公告)日:2020-06-09
申请号:CN202010111736.1
申请日:2020-02-24
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种轻质预压力陶瓷防护装甲,属于兵器设计领域。包括:含能盖板、陶瓷板和金属背板。陶瓷板与含能盖板依次固定在金属背板内;陶瓷板紧靠金属背板,含能盖板远离陶瓷板的一面与金属盖板表面齐平;含能盖板在冲击作用下发生爆燃或爆轰,释放大量的能量,并在陶瓷板上产生大面积预压力,提高陶瓷复合装甲的防护能力。本发明克服了传统金属盖板在长杆冲击作用下对陶瓷局部加压,导致陶瓷冲击位置周边破碎降低防护能力的问题,同时,金属背板的厚度远小于现有的通过盖板热胀冷缩实现预加压的陶瓷防护装甲,降低了装甲质量。能够实现在降低陶瓷防护装甲质量的同时提高了防护能力。
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