一种基于无量纲分析和多任务学习的侵彻效应预测方法

本发明涉及一种基于无量纲分析和多任务学习的侵彻效应预测方法，属于钨球对靶板侵彻效应的快速预测领域。通过试验数据修正侵彻效应模型系数；利用修正后的侵彻深度模型、剩余速度模型生成不同工况下的输出数据，分别将模型输入参数及输出数据构建为侵彻深度数据集和剩余速度数据集；分别从侵彻深度数据集、剩余速度数据集中选择特征，用于分别构建两个机器学习模型；构建并训练基于多层感知机的侵彻深度预测模型、剩余速度预测模型；重新设置神经网络参数，使得两个模型的输入层和第一隐藏层保持一致；再将二者融合，得到多任务多层感知机侵彻效应预测模型；对多任务多层感知机侵彻效应预测模型的输出进行后处理，实现弹体侵彻效应自动预测。