《火灾科学（中英文）》编辑部

刘怡,牟思源,杨儒轩,刘全义,朱培.飞机货舱侧壁板材料燃烧剩余质量预测模型研究[J].火灾科学,2026,35(1):50-58.

飞机货舱侧壁板材料燃烧剩余质量预测模型研究

Study on the combustion residual prediction model for aircraft cargo hold sidewall panel

DOI：10.3969/j.issn.1004-5309.2026.01.06

基金项目:国家自然科学基金重点项目(U2033206);民机火灾科学与安全工程四川省重点实验室课题(MZ2022JB01,MZ2022KF08);民航应急科学与技术重点实验室开放课题(NJ2022022,NJ2023025)

作者	单位
刘怡	1. 中国民用航空飞行学院民机火灾科学与安全工程四川省重点实验室, 广汉, 618307 2. 中国民用航空飞行学院民航安全工程学院, 广汉, 618307
牟思源	1. 中国民用航空飞行学院民机火灾科学与安全工程四川省重点实验室, 广汉, 618307 2. 中国民用航空飞行学院民航安全工程学院, 广汉, 618307
杨儒轩	1. 中国民用航空飞行学院民机火灾科学与安全工程四川省重点实验室, 广汉, 618307 2. 中国民用航空飞行学院民航安全工程学院, 广汉, 618307
刘全义^^	1. 中国民用航空飞行学院民机火灾科学与安全工程四川省重点实验室, 广汉, 618307 2. 中国民用航空飞行学院民航安全工程学院, 广汉, 618307
朱培	1. 中国民用航空飞行学院民机火灾科学与安全工程四川省重点实验室, 广汉, 618307 3. 南京航空航天大学民航应急科学与技术重点实验室, 南京, 21000

中文关键词: 飞机货舱侧壁板剩余质量预测模型人工神经网络机器学习

英文关键词:Aircraft cargo hold sidewall panel Residual prediction model Artificial neural network (ANN) Machine learning

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中文摘要:

为提高飞机防火安全并探究波音737货舱侧壁板材料在燃烧过程中剩余质量的变化规律,开展了燃烧试验并获取了TG/DTG数据。通过改变隐藏层和神经元的数量,改进了人工神经网络结构,选择升温速率和温度两种变量作为神经网络的输入,剩余质量作为神经网络的唯一输出,建立了基于人工神经网络的飞机货舱侧壁板材料燃烧剩余质量预测模型并进行了模型验证。结果显示,所提出的预测模型误差(MSE、MAE、MAPE、RMSE)均很低且R2接近于1,模型预测数据与实验数据之间具有良好的一致性(R≈0.9999),可用于飞机典型材料燃烧剩余质量的预测。

英文摘要:

In order to investigate the changing law of the combustion residue of aircraft cargo hold sidewall panels, experiments with Boeing 737 cargo hold sidewall panels as samples were conducted to obtain the TG/DTG data. An artificial neural network model was improved by adjusting the number of hidden layers and neurons. The different heating rates and temperatures were chosen as inputs in the neural network, and the residual was the only output. A residual prediction model based on the improved artificial neural network model was established and verified. The results show that the errors (MSE, MAE, MAPE, RMSE) of the proposed residual prediction model are low, and R2 is close to 1, which indicates good consistency (R≈0.9999) between the predicted and experimental data for aircraft cargo hold sidewall panels after burning.

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