基于神经网络与粒子群优化算法的冲击波形精准调控方法

本发明公开了一种基于神经网络与粒子群优化算法的冲击波形精准调控方法，其包括：S1：建立耦合钢筋混凝土变形损伤的冲击爆炸宏观有限元模型，选取垫层长度、垫层厚度和冲击速度作为输入变量，获得各组输入变量下的仿真数据；仿真数据包括冲击产生的冲击压强脉冲序列；S2：构建神经网络模型，采用步骤S1中的输入变量以及仿真数据作为数据集对神经网络模型进行训练；S3：通过冲击工况与挠度的相关性分析构建波形匹配评价函数；S4：以垫层长度、垫层厚度和冲击速度作为优化变量，利用粒子群优化算法进行迭代寻优，输出使匹配评价值最优的垫层参数与冲击速度组合，实现冲击波形的精准调控。该方法可实现快速准确的参数至波形的预测。