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Data-driven prediction of plate velocities and plate deformation of explosive reactive armor

Defence Technology（防务技术） 2022年第12期18卷 2141-2149页

作者： marvin becker Andreas Klavzar Thomas Wolf Melissa Renck Institute of Saint-Louis 5 Rue du Général Cassagnou68330Saint LouisCedexFrance Ecole Centrale de Lille CitéScientifique59651Villeneuve d'AscqCedexFrance

Explosive reactive armor(ERA)is currently being actively developed as a protective system for mobile devices against ballistic threats such as kinetic energy penetrators and shaped-charge *** mobility,the aim is to design a protection system with a minimal amount of required *** efficiency of an ERA is sensitive to the impact position and the timing of the ***,different designs have to be tested for several impact scenarios to identify the best *** analytical models are not predicting the behavior of the ERA accurately enough and experiments,as well as numerical simulations,are too time-consuming,a data-driven model to estimate the displacements and deformation of plates of an ERA system is proposed *** ground truth for the artificial neural network(ANN)is numerical simulation results that are validated with *** ANN approximates the plate positions for different materials,plate sizes,and detonation point positions with sufficient accuracy in *** a future investigation,the results from the model can be used to estimate the interaction of the ERA with a given ***,a measure for the effectiveness of an ERA can be ***,an optimal ERA can be designed and analyzed for any possible impact scenario in negligible time.

关键词： Artificial neural network Explosive reactive armor Finite element simulation Particle simulation Flash X-ray

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Defence Technology 2022年第12期

作者： marvin becker Andreas Klavzar Thomas Wolf Melissa Renck

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