摘要
本发明公开一种基于物理信息的冲击波超压场重构方法,涉及火炮发射技术领域,包括以下步骤:建立包含Henrych公式、M.A.Sadovskyi公式及国防设计规范的多场景超压经验公式库,通过加权损失函数将物理先验知识嵌入神经网络训练;通过融合一维高效通道注意力、挤压激励网络及降维CBAM,形成具有通道‑空间协同强化能力的注意力模块;根据冲击波传播特性划分前向冲击波场与膛口后波阵面子任务,通过动态特征路由实现分区域预测;采用低数据量训练策略优化网络参数,输出超压峰值场分布。本发明通过将物理数据融合约束机制、EC‑SEAM混合注意力机制的构建,提升了网络物理解释性、近场突变特征的提取能力,显著降低对标注数据的依赖。
技术关键词
冲击波超压
重构方法
加权损失函数
优化网络参数
物理
神经网络训练
火炮发射技术
通道
sigmoid函数
注意力机制
ReLU函数
全局平均池化
强化特征
特征选择
输出特征
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