公开(公告)号：CN117766062A

公开(公告)日：2024-03-26

申请号：CN202410096181.6

申请日：2024-01-23

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 鄂秀天凤 ,  黄渭清 ,  李宁 ,  陈宇澳 ,  郑瑞雪

IPC: G16C20/30 ,  G16C20/70 ,  G06F18/24 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开的一种基于神经网络的火炸药相容安定性预测方法，属于含能材料及炸药领域。本发明基于不同火炸药所具有的单质组分种类、单质组分含量及各组分所具有的致爆官能团键能参数特征，参考图片的数据格式，建立每种火炸药的唯一性表征；然后通过文献调研与DSC、VST等实验结合的方式获得火炸药的分解温度、热稳定性等数据，并参照GJB相关标准划分其相容安定性等级，建立火炸药配方及相容安定性等级数据集；最后，基于火炸药的配方表征数据及相容安定性等级数据搭建卷积神经网络预测模型，实现新型火炸药的相容安定性预测，为火炸药的研发、测试提供技术支撑，提高火炸药研制效率，降低研制成本。

公开(公告)号：CN118430707A

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202410314242.1

申请日：2024-03-19

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 鄂秀天凤 ,  陈宇澳 ,  李宁 ,  黄渭清

IPC: G16C60/00 ,  G16C20/70 ,  G06F30/27 ,  G06F111/10

Abstract: 本发明公开的一种基于机器学习的含能材料热分解温度的预测方法，属于含能材料热分解温度预测技术领域。本发明实现方法为：收集并筛选含能材料分子结构信息和热分解温度构建数据集。对含能材料分子的结构进行特征提取，采用相关分析的方法计算描述符与热分解温度之间的相关性，选取与热分解温度具有强相关性的描述符构建自定义描述符集，再基于自定义描述符集对分子结构进行特征提取，并由特征提取的参数构建分子特征参数集。构建支持向量机算法的机器学习模型，以分子特征参数集作为模型输入，热分解温度数据集作为机器学习模型输出，训练机器学习模型。以分子特征参数作为输入，根据训练好的机器学习模型实现对含能材料热分解温度的预测。