基于人工神经网络的侵彻毁伤模式识别.pdf

在军事防御技术的研究领域，对于弹丸或破片侵彻目标的模式进行准确理解和预测是至关重要的。侵彻模式包括侵彻、跳飞和嵌入等多种形态，每一种形态都会导致不同的损伤效果，直接影响到防御系统的结构设计与材料选择。为了深入分析速度、角度、形状等多因素对破片侵彻靶板的影响，科研人员引入了人工神经网络（ANN），这是一种模仿人脑工作方式的计算模型，在机器学习和深度学习领域应用广泛，尤其适合解决非线性问题。 本研究的目的是运用人工神经网络对破片侵彻靶板的模式进行有效识别。在试验设计阶段，科研人员依据正交试验设计原则，使用ANSYS/LS-DYNA仿真软件模拟了60组破片与靶板的相互作用，这些模拟结果产生了大量的模式数据。这些数据随后被用作神经网络的训练材料，以此训练网络来理解不同参数与侵彻模式之间的复杂关联性。 在神经网络的训练过程中，研究人员还挑选出一部分数据作为验证集，以评估模型的泛化能力以及训练效果。经过训练的网络模型在面对新的侵彻参数时，能够有效地进行模式识别，确定靶板的损伤模式。研究结果表明，人工神经网络在这种模式识别任务中表现出了较高的效率和准确性，能够准确识别出在多因素作用下的侵彻行为。 此研究对于提高军事防御系统的性能具有重要的实际意义。通过提前识别破片的侵彻行为，可以优化防御系统的布局和材料选择，进而提升拦截效率和防御效果。除了军事领域外，基于人工神经网络的模式识别技术也具有广泛的适用性，如在材料破坏分析、结构稳定性评估等其他技术领域中同样能够发挥重要作用。 作为利用现代数据科学手段解决传统军事问题的一个应用实例，本项基于人工神经网络的侵彻毁伤模式识别技术展现了ANN在处理多变量、非线性问题方面的巨大潜力，对提升军事装备的效能和安全性具有显著价值。同时，这项研究工作为未来在其他科学研究和工程应用中引入机器学习算法来预测和解析复杂系统动态行为提供了新的思路和方法。随着人工智能技术的不断发展，预期这类算法会在更多领域得到更广泛的应用，并推动相关研究与技术的不断进步。