传统的热防护服装研究,主要基于Chitrphiromsri模型获得热防护织物内部的热传递规律,以提供科学参考。本文利用BP神经网络自学习、自组织和自适应、固有的并行结构和行处理、知识的分布存储、容错性等功能和特点,对传统的热防护服装模型进行了优化。利用其前向反馈无环模型的特点,通过参数的调整,可以计算出不同环境温度和工作时间下的服装层厚度。
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