火工品

作者：薛美晨

单位：西安建筑科技大学

关键词：铝热剂;吉布斯自由能;反应焓变;遗传算法;BP神经网络

基金：陕西省自然科学基金面上项目（2024JC-YBMS 414）。

为了探索Al/Fe2O3铝热剂热力学性能的预测方法，采用遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化，利用HSC Chemistry软件计算了不同温度及配比下的Al/Fe2O3吉布斯自由能及反应焓变，以此作为基础数据，建立了基于遗传BP神经网络的Al/Fe2O3铝热剂燃烧热力学性能预测模型，分别得到了124组Al/Fe2O3吉布斯自由能和化学反应焓变的训练集样本数据及31组预测集样本数据，并计算了模型误差。结果表明：该模型预测的Al/Fe2O3吉布斯自由能及反应焓变的测试集均方根误差（RMSE）分别为0.499 1和0.702 7，平均绝对误差（MAE）分别为0.533 2和0.441 1，决定性系数R2分别为0.982 7和0.988 5；遗传BP神经网络能够用于Al/Fe2O3铝热剂热力学性能的预测。

来源：2025年第2期

《火工品》期刊编辑部

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