炸药爆轰产物的Jones-Wilkins-Lee (JWL)状态方程参数一般由圆筒试验确定,但圆筒试验并不适用于宏观上呈云雾状态的燃料空气炸药(FAE).为确定FAE爆轰产物的JWL状态方程参数,基于外场FAE爆轰试验数据,引入反向传播神经网络联合遗传算法(BPNN-GA),建立适用于FAE的状态方程参数计算方法,并与单爆源和多爆源的外场试验结果对比.研究结果表明:引入BPNN-GA可以简化状态方程参数优化过程,提高了寻优速度和精度;基于FAE爆轰产物JWL状态方程参数,建立单爆源与多爆源的FAE云雾爆轰模型,数值仿真所得的冲击波轮廓与实际爆轰冲击波形貌一致,单爆源与多爆源50 m测点处地面峰值超压仿真值与试验值的最大偏差分别为9.0％和11.1％.
燃料空气炸药 Jones-Wilkins-Lee状态方程 参数确定 反向传播神经网络联合遗传算法