【摘 要】
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为了准确方便地获取炸药爆轰产物JWL（Jones-Wilkins-Lee）状态方程参数，提出了一种基于遗传算法和圆筒能量模型辨识CHNO型炸药爆轰产物JWL状态方程参数的方法。相比于传统的圆筒试验法，该方法极大地降低了获取炸药JWL参数的成本，只需已知炸药的初始密度和爆速便可确定JWL状态方程参数。采用该方法辨识得到了4种常用炸药的JWL状态方程参数，结果表明：辨识得到的4条JWL状态方程的P-V
【基金项目】
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国家自然科学基金（11972197;21875109）；
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为了准确方便地获取炸药爆轰产物JWL（Jones-Wilkins-Lee）状态方程参数，提出了一种基于遗传算法和圆筒能量模型辨识CHNO型炸药爆轰产物JWL状态方程参数的方法。相比于传统的圆筒试验法，该方法极大地降低了获取炸药JWL参数的成本，只需已知炸药的初始密度和爆速便可确定JWL状态方程参数。采用该方法辨识得到了4种常用炸药的JWL状态方程参数，结果表明：辨识得到的4条JWL状态方程的P-V曲线和标准JWL状态方程的P-V曲线偏差较小，且决定系数均大于0.99;数值仿真结果表明采用辨识参数和标准参数计算得到的圆筒外壁径向位移曲线接近，证明了遗传算法辨识JWL状态方程参数的有效性和高精度。
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