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考慮環(huán)境因素影響下某機槍拋殼可靠性分析

2021-05-06 07:46袁克斌
兵器裝備工程學報 2021年4期
關鍵詞:自動機彈殼故障率

袁克斌,方 峻

(南京理工大學, 南京 210094)

自動武器作為國防裝備體系最基礎的單元,裝備數量多,應用場景廣,其在射擊過程中槍膛內處于高壓、高溫狀態(tài),同時各機構連續(xù)高速運轉,常見故障[1]有不閉鎖、不抽殼、不拋殼、卡殼、卡彈、空膛、拉殼鉤鉤齒斷裂等,保證在規(guī)定條件下按照射擊規(guī)范可靠地達到預期功能顯得尤為重要。某型通用機槍[2]作為班組火力的主角,無論是對暴露的敵方步兵的壓制,還是對敵裝甲目標或低空飛行的敵直升機、無人機的打擊,在現代戰(zhàn)場中的作用是無可替代的,其能否正確可靠射擊直接影響到部隊戰(zhàn)斗力。

國內在槍械可靠性方面已做出了相關研究,張麗平[3]以某自動武器的發(fā)射機構為研究對象,分析機構的運動規(guī)律,建立機構的參數化模型,綜合考慮尺寸鏈約束對機構的動作可靠性進行優(yōu)化設計。曹煒[4]對某自動步槍的閉鎖機構進行閉鎖動作可靠性分析,借助Adams建立了閉鎖動作可靠性虛擬樣機模型,分析得到了在隨機因素影響下的故障率,進行基于故障率的參數靈敏度分析。仿真分析表明槍機框導軌半徑、機頭導柱半徑和擊針簧預壓力是影響該閉鎖機構動作可靠性的主要因素。但是在實戰(zhàn)化條件下,多元化的環(huán)境因素工況條件對高速運動的碰撞傳動機構的動作可靠性影響顯著。在復雜環(huán)境因素[5]的影響下,自動武器的碰撞傳動工作方式[6]將產生較大的能量損耗,從而影響機構動作的正確完成。

在現有的自動武器機構動作可靠性仿真建模理論方法中,缺少對環(huán)境因素的影響分析,更缺乏在多元環(huán)境工況條件下的機構動作可靠性理論建模和仿真研究[7]。本文對多元環(huán)境因素影響下的自動機運動速度規(guī)律進行分析,針對典型武器的自動機拋殼機構,建立機構運動的數學力學仿真模型,通過機理仿真獲得其響應特征和故障機理[8]。在機構運動的數學力學仿真模型基礎上,考慮火藥氣體載荷,零部件尺寸和多元環(huán)境因素的隨機性,針對自動機建立動力學虛擬仿真模型,并用概率分布隨機抽樣的方法[9]找出各種環(huán)境因素、設計參數等對自動機動作可靠性的影響[10]??傮w分析流程如圖1所示。

1 環(huán)境因素對自動武器機構動作失效機理研究

槍械作為一個復雜機械系統(tǒng),在常溫條件下射擊時常見故障有卡殼、卡彈、空膛、不發(fā)火等。在實戰(zhàn)化條件下會受到高溫、低溫、揚塵、淋雨等多元環(huán)境因素的影響,也會受到包括拉殼鉤簧剛度、預壓力,復進簧剛度、預壓力,拋殼窗和拋殼挺位置等設計參數的影響。多元環(huán)境因素的影響和自動機本身的設計和制造問題等均會引起卡彈、卡殼、復進不到位等多種類型的故障。本文主要考慮環(huán)境因素對自動機的影響。下面就自動武器在幾種常見的環(huán)境因素(如:高溫、低溫、揚塵和淋雨)條件下常見的一種或兩種故障及其表現形式,分析其產生故障的可能的原因和發(fā)生故障的機理[11]。

1) 高溫:高溫狀態(tài)下槍械內部潤滑油脂揮發(fā),導致各部件之間摩擦阻力增大,進而發(fā)生卡殼、空膛等故障;膛壓升高導致武器射頻增大,易發(fā)生不抽殼等故障。

2) 低溫:低溫狀態(tài)下由于膛壓降低、槍機后坐能量不足;潤滑劑粘度增加,各部件摩擦阻力增大,易發(fā)生空膛、后坐不到位故障;

3) 揚塵:在揚塵環(huán)境因素的影響下,活動機件之間(例如槍機框與機匣導軌)的摩擦變大,會發(fā)生后坐和復進的阻力增大,后坐和復進的速度降低、位置變化等情況,造成卡滯或卡死現象。易發(fā)生卡彈、卡殼、后坐不到位、復進不到位等故障。

4) 淋雨:導氣孔進水會引起后坐能量不足,同時雨水與潤滑油脂混合也造成運動阻力的變化,易發(fā)生空膛故障,自動機關鍵件的運動速度和位移發(fā)生變化。

在對槍械失效機理研究的基礎上,針對高射速下的典型含間隙碰撞傳動機構(自動機),建立動力學仿真模型,采用理論建模和試驗測試相結合的方法研究多元環(huán)境因素對機構響應特征量的影響關系模型,從而建立多元環(huán)境因素下的機構動作故障仿真模型。

2 自動機拋殼機構動作故障建模仿真

某型通用機槍自動機采用導氣式原理、剛性拋殼機構拋殼,一個完整的工作循環(huán)包括自由、開鎖、撥彈、抽殼、拋殼、推彈、閉鎖等行程。通過分析各種不同類型槍械故障數據,可以得到卡殼故障是槍械幾大頻發(fā)故障模式之一,所以有必要對自動武器拋殼過程進行研究,找出自動機正常拋殼的速度范圍。

2.1 拋殼機構虛擬樣機模型的建立

某型通用機槍組件較多,形狀復雜,所以在建模仿真中需要對不影響拋殼動作的零部件進行必要簡化。利用Adams動力學仿真軟件建立機槍拋殼機構虛擬樣機模型[12],如圖2所示。模型包括7個剛體:槍管、彈殼、機頭、機頭載體、拉殼鉤、拋殼挺、拋殼窗;機頭與拉殼鉤間添加一個拉殼鉤簧;一個旋轉驅動,控制機頭開鎖時的旋轉;一個線性驅動添加于機頭載體和大地間,用于控制拋殼速度。彈殼與槍管、拉殼鉤、機頭、拋殼挺、拋殼窗之間添加接觸副。模型各組件間的約束副如表1所示。槍械拋殼過程示意圖如圖3,槍機在導氣室壓力作用下開鎖,從槍口方向觀察逆時針旋轉38°,并后退至拋殼位置。模型重力方向為y軸向下。

圖2 拋殼機構虛擬樣機模型示意圖

圖3 開鎖位置和拋殼位置示意圖(槍口方向)

表1 某型通用機槍各組件間的約束副

2.2 仿真過程與結果分析

某型通用機槍作為一款成熟且大量裝備的武器,其結構設計參數已趨于完善,所以在正常使用過程中環(huán)境因素對槍械可靠性影響更大。針對在高溫、低溫、揚塵、淋雨等環(huán)境使用中可能出現的卡殼等故障,借助仿真模型動畫以及彈殼質心位移圖,找出自動機拋殼機構可以正確拋殼的影響因素。

結合某型通用機槍后坐階段工作機理分析,槍彈擊發(fā)后,火藥氣體產生的的膛底壓力后推彈殼和槍機,同時火藥氣體的彈底壓力推動彈頭向前運動。當彈頭向前越過導氣孔后,部分火藥氣體進入導氣孔,帶動活塞推動槍機框開始后坐,槍機旋轉一定角度后形成開鎖;槍機框帶動槍機一起后退,槍機抽出彈殼,開啟槍膛,槍機和槍機框繼續(xù)后退,直到槍機框后端面和復進機前端面相撞為止。

該型機槍使用5.8 mm重彈,內彈道和后效期的膛壓-時間曲線可由程序計算得出,如圖4所示:

圖4 膛內壓強曲線

其中:pd為彈頭經過導氣孔瞬時膛內平均壓力;b為與膛內壓力沖量有關的時間系數;a為與導氣裝置結構參數有關的系數;t為氣室壓力工作時間;sh為導氣室活塞面積;ηs為導氣裝置沖量效率;i0為膛內壓力的單位全沖量。

對于整個槍機框后坐過程,可以簡化為一個零件在彈簧作用下的運動來分析[13]。如圖5所示,將自動機等效為一個質量為M的滑塊,受到導氣室壓力Pq,摩擦阻力R和彈簧力Fx共同作用,抽殼阻力由于作用時間較小,此處可忽略。

圖5 彈簧壓縮時零件的運動示意圖

得到零件運動的微分方程式:

式中:M為零件質量;Pq為導氣室內燃氣壓力;Sh為活塞面積;F1為彈簧預壓力;k為彈簧剛度;R為零件所受阻力。據此,可以求得自動機后坐過程各階段的運動參數。如圖6、圖7所示,分別求出自動機自由行程、開鎖行程、撥彈行程以及拋殼行程的幾個關鍵點速度,用直線擬合后近似得到槍機后坐過程速度曲線。

圖6 自動機后坐運動過程時間速度曲線

圖7 自動機后坐過程位移速度曲線

考慮環(huán)境因素后,自動機的運動速度發(fā)生一定的變化,分別求出高溫、低溫、揚塵以及淋雨狀態(tài)下的自動機運動速度圖,并導入Adams軟件中,分析彈殼的運動過程,測量并記錄彈殼與槍機軸線的角度變化。仿真發(fā)現,彈殼后退運動過程有多種情況,造成拋殼可能失效的原因有:

1) 在加速運動階段,彈殼運動的加速度越大,彈殼受慣性力的影響越大,彈殼底緣與拉殼鉤鉤齒左側接觸,在重力的作用下,容易發(fā)生傾斜并脫離拉殼鉤,即使沒有脫離,也容易使彈殼底面發(fā)生偏斜,如圖8所示。在后退過程中彈殼與槍機軸線的傾斜角度如圖9所示,觀察可得:彈殼傾斜角度大于3°,一般易導致從拉殼鉤脫落,翻轉后掉落機匣,造成拋殼故障。

圖8 加速階段拉殼鉤與彈底邊緣結合示意圖

圖9 過早脫離拉殼鉤時彈殼傾斜角度曲線

2) 在減速運動階段,拉殼鉤鉤齒右側邊緣與彈底緣接觸,由于慣性力的作用,彈殼有向上傾斜趨勢,造成后退過程中彈殼底面發(fā)生偏斜,在與拋殼挺發(fā)生撞擊時會發(fā)生運動方向和軌跡的偏離,如圖10所示。其彈殼與槍機軸線夾角變化曲線如圖11所示,在與拋殼挺碰撞后,因能量不足以拋出拋殼窗,掉落機匣,導致卡殼。

圖10 減速階段拉殼鉤與彈底邊緣結合示意圖

圖11 彈殼與拋殼窗發(fā)生碰撞彈殼傾斜角度曲線

3) 特例:如果加速時加速度大,減速時負加速度也大,則彈殼向下傾倒的趨勢會被向上傾倒的趨勢抵消,如果撞擊時彈殼底面的位置偏斜量小,則也有可能拋出拋殼窗,如圖12所示。其彈殼與槍機軸線夾角變化曲線如圖13所示。

圖12 正常拋殼拉殼鉤與彈底邊緣結合示意圖

圖13 自動機正常拋殼彈殼傾斜角度曲線

仿真發(fā)現,通過施加旋轉驅動與線性驅動,該型通用機槍無法通過單一因素找出拋殼失效判據,因此可以采用仿真試驗表和神經網絡預測方法來預測是否發(fā)生故障。結合仿真動畫以及位移圖分析,在彈殼后退過程中,彈殼的質心在Y方向上的位移按一定規(guī)律波動。根據斜碰撞理論,碰撞前的彈殼速度對碰撞后的彈殼速度和方向也有影響。因次,可以將拋殼后坐過程最大速度DV1、拋殼速度DV2和達到最大后坐速度時的槍機位移S作為仿真試驗設計的參數。

2.3 神經網絡預測[14]

在設計網絡之前需要制作訓練樣本,根據自動機模型仿真以及理論計算結果,得到上文選定的3個參數取值范圍,設計DV1、DV2以及S的取值,如表2所示。

表2 參數取值

將以上3種參數兩兩組合,剔除不符合要求(DV2大于DV1)的組合,對每個樣本點通過Adams軟件仿真是否可以成功拋殼(概率為0表示失敗,1表示成功。0與1之間表示有碰撞,越接近于1成功概率越高)。得到132組試驗樣本,其參數如表3所示,抽出12組數據用來測試,利用Matlab編寫B(tài)P神經網絡進行訓練與預測。

表3 試驗樣本參數

用抽出的12組數據進行測試,結果符合預期。

3 考慮環(huán)境因素的自動武器機構(自動機)動作可靠性分析

3.1 影響自動機運動的敏感參數及取值

為了評價槍械在實戰(zhàn)化條件下的碰撞傳動機構的可靠性,采用故障率作為預測和評價其可靠性的指標。

根據自動機碰撞傳動機構往復循環(huán)工作的特點,在自動武器連續(xù)射彈的過程中,由于每發(fā)彈的差異性和環(huán)境溫度的變化,內彈道膛壓載荷是一個隨機變量,摩擦因數和氣室壓力也隨環(huán)境因素的變化而具有隨機性,因此采用理論仿真模型預測單發(fā)隨機參數(膛壓、摩擦因數、氣室壓力)的概率分布函數。在自動武器拋殼機構動力學仿真模型基礎上,對多元環(huán)境條件影響下碰撞傳動機構動作可靠性的隨機參數進行分析,選取裝藥溫度(模擬溫度影響)、槍機框導軌摩擦系數(模擬揚塵影響)、氣室沖量(模擬淋雨影響)3個參數作為對自動機拋殼響應量敏感的參數。

其中內彈道膛壓的概率分布函數由內彈道計算結果確定,其數值與裝藥條件參數、彈丸參數和溫度參數的隨機性有關;氣室壓力可以由淋雨量估計,反應在氣室沖量效率上;摩擦系數則與揚塵等級有關。查閱相關設計手冊、國軍標以及該型速射武器故障統(tǒng)計數據,以上3個參數符合正態(tài)分布,取為表4所示。

表4 不同環(huán)境下敏感參數取值

在前述神經網絡預測拋殼是否成功的基礎上,采用蒙特卡洛法分別對上述3個敏感參數進行抽樣仿真。根據自動機工作循環(huán)圖計算該速射武器各行程運動,并在Matlab軟件中編寫程序計算。

在自動機后坐過程中,影響自動機運動的敏感參數有火藥形狀系數、彈丸質量、裝藥量、擠進壓力、火藥弧厚、火藥力、燃速系數、裝藥溫度、槍機框導軌動摩擦系數、氣室沖量效率、彈殼抗拉強度、抽殼最大應力。將以上參數取定均值和標準差后,代入自動機運動方程計算。

3.2 蒙特卡洛模擬法抽樣仿真

機械產品可靠性分析中常常涉及分布類型綜合問題,即目標函數受n個隨機變量影響,每個隨機變量通常都服從正態(tài)分布。往往通過數學積分的方式直接求解目標函數的分布規(guī)律較困難,所以采用蒙特卡洛法由概率密度生成相互獨立且均勻的偽隨機數,代入仿真模型,計算出目標函數的值,并與已確定的可靠性判據相比較是否滿足條件。設某一條件下仿真模擬的次數為N,故障數為S,則該條件下故障率為P=S/N,可靠度為R=1-S/N。易得,抽樣模擬次數越多,則求解精度越高。所以為了得到較為精確的結果,按照經驗一般模擬次數N至少應取1 000次。

此處采用蒙特卡洛法,將單發(fā)隨機參數代入仿真模型,針對裝藥溫度、摩擦系數、氣室沖量效率分別借助Matlab軟件抽樣仿真5 000次,得到不同條件下拋殼故障率如表5。

表5 不同條件下拋殼故障率

由仿真結果分析可得:該型導氣式自動武器在實戰(zhàn)化條件下可靠性受多元環(huán)境因素影響,其中低溫條件下產生故障最多,揚塵條件下影響其次;高溫和淋雨條件下表現較好,拋殼故障率較低。推測在揚塵條件下,砂石進入自動武器內部,造成自動機機構摩擦阻力增大,過多消耗了自動機后坐過程的能量,導致拋殼無力,速度過小無法將彈殼可靠拋出。所以在沙漠或伴隨裝甲力量行軍時做好槍械防砂石工作,以免砂石進入內部構造影響射擊可靠性。在模擬淋雨過程中,雨水進入導氣孔,導致氣室壓力減小,引起自動機后坐能量不足,進而拋殼失敗。所以在武裝泅渡等情形過后,應將槍械內部恢復干燥。在高溫條件下,該型自動武器表現良好,說明耐高溫性能較好,能在高溫環(huán)境下可靠射擊。在低溫環(huán)境中故障率偏高,推測低溫導致氣體能量不足,加之自動機潤滑效果退化,導致拋殼失敗。將模擬仿真結果與按照國軍標進行的試驗數據對比,可得出此結果對槍械的故障率分析具有一定意義。

4 結論

1) 拋殼失敗的因素不是單一變量;

2) 低溫環(huán)境對拋殼故障率影響最大,揚塵環(huán)境其次,高溫下故障率低于揚塵條件,常溫和淋雨環(huán)境對拋殼影響最小。預測結果的故障率與試驗結果的故障率相近。

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