抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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反射点距離が燃料酸化剤混合物の熱力学的および化学的パラメータに関係する,デトネーションの特性長さスケールに対する既存のデータセットを用いて,隠れ層サイズが6層×200ノード/層である多層ニューラルネットワークを,回帰問題に対して機械的に訓練した。その結果,訓練されたニューラルネットワークは,燃料酸化剤混合物の熱力学的および化学的パラメータを入力することによって,反射点距離を予測する満足な能力を持つことが分かった。さらに,入力パラメータの中で,Chapman-Jouguet状態および初期状態の圧力,またはそれらと相関するパラメータは,予測精度にとって特に重要であることが示唆された。(翻訳著者抄録)