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Data-driven prediction of dimensionless quantities for semi-infinite target penetration by integrating machine-learning and feature selection methods

引用

Defence Technology（防务技术） 2024年第10期40卷 105-124页

作者： Qingqing Chen Xinyu Zhang Zhiyong Wang Jie Zhang Zhihua Wang Institute of Applied Mechanics College of Mechanical and Vehicle EngineeringTaiyuan University of TechnologyTaiyuan 030024China Shanxi Key Lab.of Material Strength&structural Impact College of Mechanical and Vehicle EngineeringTaiyuan 030024China Department of Civil and Environmental Engineering National University of Singapore1 Engineering Drive 2117576Singapore

This study employs a data-driven methodology that embeds the principle of dimensional invariance into an artificial neural network to automatically identify dominant dimensionless quantities in the penetration of rod projectiles into semi-infinite metal targets from experimental *** derived mathematical expressions of dimensionless quantities are simplified by the examination of the exponent matrix and coupling relationships between feature *** a physics-based dimension reduction methodology,this way reduces high-dimensional parameter spaces to descriptions involving only a few physically interpretable dimensionless quantities in penetrating *** the relative importance of various dimensionless feature variables on the penetration efficiencies for four impacting conditions is evaluated through feature selection *** results indicate that the selected critical dimensionless feature variables by this synergistic method,without referring to the complex theoretical equations and aiding in the detailed knowledge of penetration mechanics,are in accordance with those reported in the ***,the determined dimensionless quantities can be efficiently applied to conduct semi-empirical analysis for the specific penetrating case,and the reliability of regression functions is validated.

关键词： Data-driven dimensional analysis Penetration semi-infinite metal target Dimensionless numbers Feature selection

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