周樂，楊國來，葛建立，王飛

(南京理工大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，江蘇 南京210094)

0 引言

反后坐裝置是火炮的重要組成部分，很大程度上影響了火炮的射速和精度。對于火炮反后坐裝置的動力學(xué)分析和優(yōu)化，國內(nèi)外許多研究者進(jìn)行了大量的研究，More［1］通過建立某牽引火炮多體動力學(xué)模型來對其動態(tài)響應(yīng)進(jìn)行研究。Dias 等［2］利用多體模型和遺傳算法獲得了復(fù)雜車體的防撞結(jié)構(gòu)和能量吸收裝置的最佳特性。周成等［3］通過建立節(jié)制桿優(yōu)化模型對后坐阻力和后坐長度進(jìn)行了優(yōu)化。宗士增等［4］建立了反后坐裝置動力學(xué)耦合模型進(jìn)行了數(shù)值仿真并以節(jié)制桿尺寸為設(shè)計變量對其進(jìn)行優(yōu)化。蔡文勇等［5］將遺傳算法和多體動力學(xué)聯(lián)合以炮口擾動為優(yōu)化目標(biāo)進(jìn)行了火炮動力學(xué)優(yōu)化。梁傳建等［6］建立了非線性有限元模型并通過數(shù)值計算研究了制退機(jī)不同布置位置對炮口擾動的影響規(guī)律。

總結(jié)這些文獻(xiàn)，對反后坐裝置的優(yōu)化工作局限于制退機(jī)結(jié)構(gòu)，還未考慮到總體結(jié)構(gòu)對其影響。本文以某型火炮樣機(jī)為研究對象，建立其剛?cè)狁詈隙囿w動力學(xué)模型，選取制退機(jī)節(jié)制桿溝槽和部分總體結(jié)構(gòu)參數(shù)為設(shè)計變量，不僅考慮最大后坐阻力和后坐位移的優(yōu)化，同時以彈丸出炮口瞬間的炮口擾動為優(yōu)化目標(biāo)，基于小生境遺傳算法對反后坐裝置進(jìn)行多目標(biāo)動力學(xué)優(yōu)化設(shè)計研究，尋求各設(shè)計參數(shù)間更優(yōu)的匹配關(guān)系。

1 遺傳算法與動力學(xué)優(yōu)化

多目標(biāo)優(yōu)化問題的解實際上是一個最優(yōu)解集合，即Pareto 最優(yōu)解。遺傳算法通過選擇、交叉、變異3 個操作來產(chǎn)生最優(yōu)解?；谶m應(yīng)度共享小生境的遺傳算法可以定義共享函數(shù)來調(diào)整個體適應(yīng)度，該算法可以更好地保持解的多樣性，其全局尋優(yōu)能力和收斂速度使其更適合于復(fù)雜函數(shù)的多目標(biāo)優(yōu)化問題［7-9］。

在ADAMS View 環(huán)境下進(jìn)行火炮結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化不僅難以實現(xiàn)部分設(shè)計變量的定義，其簡單優(yōu)化方法也不適合火炮的復(fù)雜結(jié)構(gòu)。因此通過對該軟件底層計算模塊的二次開發(fā)，編寫遺傳算法FORTRAN語言優(yōu)化模塊，將遺傳優(yōu)化算法與求解器模塊聯(lián)合，可以完成對設(shè)計變量的必要修改，實現(xiàn)對模型的完全控制，以達(dá)到最優(yōu)解的效果。聯(lián)合仿真優(yōu)化的流程圖如圖1 所示。

2 反后坐裝置優(yōu)化

2.1 火炮動力學(xué)模型

圖1 優(yōu)化流程框圖Fig.1 Flow chart of optimization

火炮發(fā)射過程其受力和運動現(xiàn)象十分復(fù)雜。建模時應(yīng)考慮其主要運動和受力情況，使其盡量符合實際。本文考慮身管、搖架、上架為柔性體，其他部件如炮口制退器、炮尾、下架等為剛體。整個模型由IDEAS 建立的精確的實體模型以及基于Hypermesh生成的柔性體.mnf 文件導(dǎo)入ADAMS 來得到。火炮發(fā)射過程中載荷主要有炮膛合力、制退機(jī)力、復(fù)進(jìn)機(jī)力、平衡機(jī)力。這部分發(fā)射載荷可通過FORTRAN語言編寫程序，生成動態(tài)鏈接庫. dll 文件再嵌入動力學(xué)模型來實現(xiàn)。駐鋤與土壤、底盤與地面、高低機(jī)齒弧間作用力采用非線性彈簧和阻尼來模擬。

全炮拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)示意圖如圖2 所示。

圖2 全炮結(jié)構(gòu)示意圖Fig.2 Schematic Diagram of gun structure

2.2 火炮反后坐裝置優(yōu)化

2.2.1 優(yōu)化模型

本文對射角為0°的火炮模型進(jìn)行優(yōu)化，建立的優(yōu)化模型如下:

1)設(shè)計變量

一般對制退機(jī)節(jié)制桿尺寸進(jìn)行優(yōu)化，選取節(jié)制桿溝槽深度為設(shè)計變量;此外，從總體設(shè)計角度出發(fā)，以后坐部分質(zhì)量、后坐部分質(zhì)心位置、炮口制退器質(zhì)量、前襯瓦與耳軸中心在同一軸線方向上距離、前后襯瓦之間距離、制退機(jī)左右布置參數(shù)、高低機(jī)扭簧剛度系數(shù)、方向機(jī)扭簧剛度系數(shù)等部分總體參數(shù)為設(shè)計變量，對火炮進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化。

2)目標(biāo)函數(shù)

對后坐阻力F、后坐位移s 及出炮口瞬間的炮口垂直線速度v、炮口高低角速度ω﹑炮口高低角θ進(jìn)行歸一化處理，分別給各目標(biāo)子函數(shù)按重要性賦予相應(yīng)的權(quán)系數(shù)，總目標(biāo)函數(shù)φ 可表示為各個子目標(biāo)函數(shù)的線性加權(quán)，適應(yīng)度函數(shù)f 取總目標(biāo)函數(shù)的倒數(shù):

式中:F0、s0、v0、ω0、θ0為初始值;c1～c5為加權(quán)系數(shù)，分別取值為0.25、0.25、0.05、0.15、0.30，其值之和為1.

2.2.2 優(yōu)化結(jié)果及分析

本文利用小生鏡遺傳算法和ADAMS SOLVER求解器聯(lián)合優(yōu)化的方法進(jìn)行了火炮系統(tǒng)動力學(xué)優(yōu)化計算，該算法一次可以搜索出多組優(yōu)化方案，選取其中一組優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行分析。后坐阻力、位移及炮口擾動優(yōu)化前后隨時間變化的比較曲線如圖3 ～圖7所示。

圖3 后坐阻力曲線對比Fig.3 Comparison of recoil resistances

對比圖3 ～圖7 優(yōu)化前后曲線及表1 可知，優(yōu)化后后坐過程中后坐阻力峰值Fmax和后坐最大位移smax小于優(yōu)化前，出炮口瞬間高低角θ0變小，角速度ω0和線速度v0幅值變小，曲線變化趨勢更加平緩。說明建立的優(yōu)化模型可以實現(xiàn)其優(yōu)化目的。

圖4 后坐位移曲線對比Fig.4 The comparison of displacement

圖5 優(yōu)化前后高低角曲線Fig.5 Curves of elevation angle before and after optimizing

圖6 優(yōu)化前后角速度曲線Fig.6 Curves of angular velocity before and after optimizing

3 結(jié)論

圖7 優(yōu)化前后高低線速度曲線Fig.7 The curves of velocity before and after optimizing

表1 優(yōu)化前后結(jié)果對比Tab.1 The comparison of results before and after optimizing

對比初始與優(yōu)化后的后坐阻力和炮口擾動值，后坐阻力和炮口擾動有了明顯降低，這表明通過反后坐裝置結(jié)構(gòu)和總體結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，最大后坐阻力、后坐位移、炮口擾動等得到了較好的控制，充分說明了火炮系統(tǒng)總體方案優(yōu)化的重要性和必要性。而通過遺傳算法和動力學(xué)優(yōu)化結(jié)合的方法可提供多組優(yōu)化結(jié)果，選擇更具有靈活性。

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