12、基于模糊推理系统和人工神经网络的两体磨料磨损评估及双膨胀塞式喷管的计算分析

基于模糊推理系统和人工神经网络的两体磨料磨损评估及双膨胀塞式喷管的计算分析

在材料科学和航天工程领域，两体磨料磨损评估以及火箭喷管设计是重要的研究方向。本文将介绍利用模糊推理系统（FIS）和人工神经网络（ANN）评估两体磨料磨损的相关内容，以及双膨胀塞式喷管（DEAN）的设计与数值分析。

两体磨料磨损评估

• 模糊推理系统（FIS）与人工神经网络（ANN）基础

  • FIS ：Fuzzy Mamdani推理系统的模糊推理安排的方形轮廓如图1所示。在FIS中，会开发一个标准库来控制输出变量。模糊规则是基本的IF - THEN规则，具有条件和结论。对模糊规则的评估和各个规则结果的组合是利用模糊集任务进行的，并通过采用三角形模糊集来完成。
  • ANN ：人工神经网络可以被描述为包含紧密互连的自适应简单处理元件（称为人工神经元或节点）的结构，能够进行高度并行的计算以进行信息处理和学习表征。信息信号以逐层的方式向前传播。为了计算当前信息和预测信息之间的误差，使用反向传播算法。ANN的吸引力源于自然系统惊人的数据处理特性，如非线性、高并行性、强大性、容错性、学习能力、处理不确定和模糊数据的能力以及泛化能力。不同层的前馈人工神经网络用于预测特定磨损率和摩擦系数。

• 实验结果与讨论

  • 方差分析（ANOVA）