基于BP神经网络和粒子群算法的复合装甲性能预测方法

本发明涉及一种基于BP神经网络和粒子群算法的复合装甲性能预测方法，包括步骤1：利用数值仿真手段建立复合装甲数值仿真模型，获得复合装甲结构参数‑防护性能参数数据库；步骤2：将上述数据库随机划分为训练集和测试集数据。使用训练集数据，利用启发式算法对BP神经网络的隐含层节点数量、学习速率进行全局寻优；步骤3：使用训练集数据，采用BP神经网络架构，以复合装甲的结构特征矩阵为输入，防护特征矩阵为输出，训练获得复合装甲防护性能预测模型；步骤4：采用测试集数据，验证性能预测模型的准确性和泛化能力，获得基于BP神经网络的复合装甲防护性能预测模型。本发明能够实现抗侵彻性能的数字化表征，为复合装甲结构设计提供指导。