郭映華,朱文芳,趙 娜,張洪漢,陳亞亮,劉 偉
(1.西北機(jī)電工程研究所,陜西 咸陽 712099;2.中國北方工業(yè)有限公司,北京 100000)
火炮內(nèi)彈道過程是一個高溫高壓的瞬態(tài)物理過程,在幾毫秒到幾十毫秒內(nèi)經(jīng)歷從一個大氣壓上升到幾百兆帕再下降至一個大氣壓的瞬態(tài)變化物理過程,同時膛內(nèi)溫度也由環(huán)境溫度瞬間上升至兩、三千開爾文再下降到環(huán)境溫度。為了模擬真實的膛內(nèi)過程,目前文獻(xiàn)上有3種技術(shù)方案:第1種是利用火炮模擬發(fā)射裝置來實現(xiàn),例如芮筱亭等[1]在進(jìn)行測壓銅柱靜動差研究時,采用模擬裝置來實現(xiàn)火炮環(huán)境的模擬,模擬裝置主要由高壓燃燒室、發(fā)射管、炮尾、炮、擊發(fā)機(jī)構(gòu)、駐退機(jī)、復(fù)進(jìn)機(jī)、閉氣環(huán)、炮架、彈丸等部分組成,通過射擊彈丸來獲取膛壓的加載過程;第2種使用密閉爆發(fā)器在一定壓力下破孔排氣獲得,例如謝輝等[2]使用了帶剪切膜片的排氣通道的密閉爆發(fā)器得到與火炮基本一致的膛壓曲線,利用氣體驅(qū)動活塞對樣品進(jìn)行擠壓,完成動態(tài)加載條件下的炸藥裝藥安全性技術(shù)研究;第3種是利用半密閉爆發(fā)器開排氣孔得到,例如劉偉等[3]利用帶通孔的爆發(fā)器得到膛內(nèi)過程膛壓曲線,將藍(lán)寶石置于爆發(fā)器內(nèi),內(nèi)彈道循環(huán)后對其強(qiáng)度進(jìn)行檢驗。
優(yōu)化算法在內(nèi)彈道設(shè)計方面的應(yīng)用較廣泛,王敬進(jìn)行了基本方案滿意度的火炮內(nèi)彈道優(yōu)化設(shè)計研究,通過求解一系列關(guān)于彈道方案綜合指標(biāo)權(quán)重的線性規(guī)劃,獲得彈道方案的綜合權(quán)重指標(biāo)理想值、負(fù)理想值和滿意度[4],李煒采用模式搜索法、遺傳算法及模擬退火算法對埋頭彈內(nèi)彈道性能進(jìn)行了優(yōu)化,并對3種優(yōu)化算法進(jìn)行了對比[5];李克婧等利用遺傳算法對混合裝藥的內(nèi)彈道性能進(jìn)行了優(yōu)化研究[6]。張澤峰等利用改進(jìn)差分進(jìn)化算法實現(xiàn)了對內(nèi)彈道參數(shù)的優(yōu)化[7]。但優(yōu)化算法用在半密閉爆發(fā)器上進(jìn)行實驗裝置參數(shù)優(yōu)化方面至今還沒見相關(guān)報道。
筆者采用多島遺傳優(yōu)化算法,對上述第3種膛壓加載方案的試驗裝置進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計,通過參數(shù)優(yōu)化,模擬出與火炮射擊過程膛內(nèi)膛壓曲線上升段一致性好的膛壓曲線,對放于膛內(nèi)的樣品進(jìn)行檢驗,目標(biāo)加載最大膛壓為350 MPa,加載上升時間為6.2 ms(從5 MPa上升至最大膛壓的時間)。
本文的試驗裝置方案與文獻(xiàn)[3]基本一致,利用半密閉爆發(fā)器原理,設(shè)計了一種膛壓動態(tài)加載裝置,能夠模擬火炮射擊過程中膛內(nèi)壓力上升過程,為樣品提供一個模擬膛內(nèi)壓力加載過程的試驗環(huán)境,可以檢驗樣品在火炮內(nèi)彈道循環(huán)后的狀態(tài)。試驗裝置結(jié)構(gòu)如圖1所示,主要由半密閉爆發(fā)器、排氣閥、動態(tài)壓力測試系統(tǒng)、樣品固定裝置、發(fā)射藥、點火藥組成。其原理是:點火后,點火藥包燃燒產(chǎn)生點火氣體點燃發(fā)射藥,發(fā)射藥按照一定的燃燒規(guī)律燃燒產(chǎn)生高溫氣體,爆發(fā)器內(nèi)的膛壓開始上升,同時由于爆發(fā)器內(nèi)外壓力差排氣孔開始排出氣體導(dǎo)致膛壓下降。由于開始階段發(fā)射藥的燃?xì)馍闪窟h(yuǎn)大于排氣量,所以膛內(nèi)壓力快速上升,隨著膛壓上升,膛內(nèi)氣體密度增加,膛內(nèi)外壓力差加大,導(dǎo)致排氣量增大;當(dāng)發(fā)射藥進(jìn)入減面燃燒階段后,排氣量開始大于燃?xì)馍闪?,膛壓開始下降;當(dāng)發(fā)射藥燃燒結(jié)束后,進(jìn)入純排氣階段,膛壓快速下降直至爆發(fā)器內(nèi)外壓力差值趨于0.從整個過程可以看出,影響膛壓上升時間和最大膛壓的主要因素為藥室容積、排氣孔截面積、發(fā)射藥質(zhì)量、發(fā)射藥幾何參數(shù)、發(fā)射藥燃速等參數(shù)的變化。
試驗裝置屬于底部點火,發(fā)射藥床不可能全面同時著火,而是存在一定的傳火延遲時間。點火藥包點火后,火焰從爆發(fā)器一端到另一端逐層傳播并引燃發(fā)射藥,但考慮到一般爆發(fā)器內(nèi)裝填密度不大(小于0.3 kg/dm3),所以模型中忽略了這一傳火過程,認(rèn)為半密閉爆發(fā)器燃燒室內(nèi)發(fā)射藥同時全面著火。在此基礎(chǔ)上,對動態(tài)加載內(nèi)彈道模型提出如下假設(shè):
1) 假設(shè)發(fā)射藥床同時點火,發(fā)射藥燃燒遵循幾何燃燒定律。
2) 發(fā)射藥燃燒和燃?xì)馀蛎涍^程中,燃燒生成物成分變化不予考慮,即發(fā)射藥火藥力、爆溫、比熱比等為常數(shù)。
3)發(fā)射藥燃?xì)鉅顟B(tài)方程服從諾貝爾-阿貝爾方程。
4) 忽略燃燒室內(nèi)氣流運(yùn)動,排氣孔流動遵從絕熱條件下小孔臨界流動規(guī)律,并假設(shè)臨界流動工質(zhì)為純氣相,漏氣成份中忽略點火氣體的影響。
根據(jù)以上假設(shè),可以得到動態(tài)加載裝置的內(nèi)彈道模型。
發(fā)射藥燃速方程:
(1)
式中:Z為發(fā)射藥已燃相對厚度;u1為發(fā)射藥燃速系數(shù);n發(fā)射藥燃速指數(shù);e1為發(fā)射藥弧厚一半;P為壓力。
發(fā)射藥燃?xì)馍煞匠蹋?/p>
(2)
式中:ψ為發(fā)射藥燃燒量;χ、λ、μ為發(fā)射藥形狀參數(shù)。
火藥氣體狀態(tài)方程:
(3)
式中:ω、ωb分別為發(fā)射藥、點火藥質(zhì)量;f、fb分別為發(fā)射藥、點火藥火藥力;a、ab分別為發(fā)射藥、點火藥余容;W0為藥室容積;M0為單位時間流出的氣體質(zhì)量。
排氣方程:
(4)
式中:C0為流量系數(shù);ρ為氣體密度;φ為空隙率;A0為漏氣孔面積之和;k為比熱比;P0為外界壓力。
2.3.1 設(shè)計變量及取值范圍的確定
影響膛壓上升過程的主要因素有發(fā)射藥形狀、火藥力、弧厚、裝藥量、燃速系數(shù)、排氣孔截面積、發(fā)射藥質(zhì)量、發(fā)射藥幾何參數(shù)、發(fā)射藥燃速等,由于選用最常用7孔高氮單基發(fā)射藥,其火藥力、幾何參數(shù)及燃速系數(shù)均為確定量,可作為設(shè)計參數(shù)予以考慮。因此,筆者選取藥室容積、弧厚、裝藥量、排氣孔直徑為優(yōu)化設(shè)計變量,并根據(jù)工程經(jīng)驗確定變量的取值范圍。弧厚取值范圍為0.6~1.5 mm;考慮到排氣量過大會導(dǎo)致排氣孔的燒蝕量大,發(fā)與發(fā)之間的一致性很難保證,故裝藥量的范圍取20~60 g;考慮到加工難度,排氣孔孔徑最小取1 mm,上限值則取6 mm;藥室容積取常用的50~200 cm3.各設(shè)計變量取值范圍具體如表1所示。
表1 設(shè)計變量及取值范圍
2.3.2 優(yōu)化目標(biāo)的確定
根據(jù)對樣品影響因素的分析,優(yōu)化目標(biāo)參數(shù)定為膛壓上升時間tm和最大膛壓Pm,目標(biāo)值分別為6.2 ms和350 MPa,權(quán)重主要是通過試算過程發(fā)射藥弧厚的敏感程度以及彈道試驗數(shù)據(jù)的誤差范圍確定,tm、Pm權(quán)重分別為3.0、1.0.
2.3.3 優(yōu)化算法的選取
遺傳算法是目前應(yīng)用最為廣泛、最為成功的探索型智能優(yōu)化算法。在標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法基礎(chǔ)上改進(jìn)的眾多算法之中,大都借鑒生物界的自然選擇和遺傳,多島遺傳算法為改進(jìn)遺傳算法中較常用的一種算法,筆者選用該算法進(jìn)行動態(tài)加載試驗裝置優(yōu)化設(shè)計。
多島遺傳算法每個種群被視為多個“島”(子群),在每個島上并行地進(jìn)行獨立的選擇、交叉、變異等標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法操作,“島”中個體采用輪盤賭選擇法和精英保留相結(jié)合的策略,周期性地隨機(jī)選擇一些個體進(jìn)行遷移操作,根據(jù)設(shè)置的遷移間隔和遷移率,從一個“島”上的子種群中選擇個體遷移到另一個“島”上,并繼續(xù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法操作,遷移保持了樣本的多樣性,提高了獲得全局最優(yōu)解的機(jī)會,抑制早熟現(xiàn)象的發(fā)生。多島遺傳算法流程具體描述為:
1)初始化最大進(jìn)化代數(shù),種群分散的島數(shù),每個島上隨機(jī)生成個體作為各島初始種群。
2)計算各島子種群的個體適應(yīng)度。
3)各島并行地進(jìn)行獨立的選擇、交叉、變異操作。
4)運(yùn)用輪盤賭法和精選保留相結(jié)合的遷移策略進(jìn)行島之間的信息交換,得到新的島。
5)終止條件判斷:若不滿足精度要求或最大進(jìn)化代數(shù)要求,則轉(zhuǎn)向2);若滿足終止要求,則將具有最大適應(yīng)度的個體作為最優(yōu)解輸出,結(jié)束優(yōu)化。
筆者基于動態(tài)加載試驗進(jìn)行內(nèi)彈道建模,選擇多島遺傳算法進(jìn)行裝藥結(jié)構(gòu)相關(guān)參數(shù)的優(yōu)化設(shè)計。優(yōu)化模型參數(shù)的設(shè)置如下:種群數(shù)10,島數(shù)10,代數(shù)50,雜交概率1.0,變異概率0.01,遷徙概率0.01,遷徙間隔5代。經(jīng)過5 000次的迭代,得到了藥室容積、弧厚、裝藥量、排氣孔直徑的最佳組合。運(yùn)用多島遺傳算法優(yōu)化迭代過程如圖2、3所示。從計算過程來看,最大膛壓Pm在開始0~300步時計算結(jié)果比較分散,300步后絕大部分計算結(jié)果收斂于350 MPa附近。在收斂過程中,由于算法所執(zhí)行的變異操作偶爾會出現(xiàn)震蕩,但并不影響優(yōu)化結(jié)果的收斂性;壓力上升時間tm在整個計算過程中計算結(jié)果主要集中于5~10 ms之間,由于計算步數(shù)較多,符合要求的計算結(jié)果反復(fù)出現(xiàn)達(dá)到百次之多,設(shè)計變量參數(shù)變化幅值很小,計算結(jié)果較穩(wěn)定。優(yōu)化結(jié)果如表2所示。從表2看出,這些優(yōu)化參數(shù)都在常用的容易加工的范圍,工程上易于實現(xiàn)。
表2 確定優(yōu)化計算結(jié)果
變量名稱優(yōu)化數(shù)值弧厚2e1/mm藥量ω/g排氣孔孔徑d/mm藥室容積W0/cm3最大膛壓Pm/MPa上升時間tm/ms0.8540.72.01463506.2
根據(jù)優(yōu)化計算結(jié)果,使用藥室容積為146 cm3的半密閉爆發(fā)器,安裝多個帶有排氣孔的螺堵,排氣孔直徑為2 mm,構(gòu)成動態(tài)加載實驗裝置。為減少燒蝕對排氣孔孔徑的影響,螺堵選用耐燒蝕的炮鋼材料,而且每發(fā)更換。發(fā)射藥選取高氮單基9/7發(fā)射藥進(jìn)行了試驗驗證,火炮試驗的射擊諸元及裝藥相關(guān)參數(shù)如表3所示。動態(tài)加載模擬裝置試驗與火炮試驗實測結(jié)果對比如表4所示,動態(tài)加載實驗測試與火炮實測的P-t曲線對比如圖4所示。從對比結(jié)果可以看出:動態(tài)加載試驗裝置優(yōu)化設(shè)計后的參數(shù)比較合理,曲線的上升段和火炮射擊試驗的壓力曲線基本重合,能夠模擬火炮膛內(nèi)的壓力加載過程,用于檢驗樣品在火炮內(nèi)彈道循環(huán)后的狀態(tài)。
表3 火炮射擊諸元及裝藥相關(guān)參數(shù)
表4 試驗結(jié)果與火炮實測結(jié)果對比
筆者采用多島遺傳優(yōu)化算法對動態(tài)加載試驗裝置裝藥結(jié)構(gòu)進(jìn)行了參數(shù)優(yōu)化,并對優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行了試驗驗證,模擬出的試驗曲線與火炮射擊的膛壓曲線上升段吻合較好,表明了這種方法適用于動態(tài)加載試驗裝置的設(shè)計,實現(xiàn)了通過實驗室單項試驗?zāi)M樣品火炮膛內(nèi)的壓力加載過程。
從試驗結(jié)果可以看出,下降段曲線和火炮射擊的膛壓曲線有較大的區(qū)別,如果需要全部曲線相似,需要增加設(shè)計參數(shù),例如增加發(fā)射藥的燃速參數(shù),發(fā)射藥的品種,同時增加部分設(shè)計參數(shù)的取值范圍,進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化。