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评估水声对抗子母弹在不同跌落冲击条件下的可靠性

添加时间:2014-11-05

  弹药在装卸、运输、堆码及使用过程中不可避免承受振动、翻滚甚至跌落冲击等作用,而弹药又与一般工业产品不同,当受到较大冲击时,不仅外形结构发生冲击变形降低性能,还可能使其引信解除保险引发事故。由于弹药跌落冲击是衡量其抗外界振动冲击重要指标,而有限元仿真分析跌落冲击相比样机实验测试具有以下优点:分析其任意位置的全部动态响应;极大地降低测试成本;直观演示整个跌落过程中物理变量。基于以上优点,该方法已被国内外学者广泛用于产品跌落冲击的可靠性研究。

  文献[1]采用简化的梁和壳单元有限元模型对电路板的跌落冲击响应进行了数值仿真,与实物测试结果相符;文献[2]基于 LS-DYNA 分析并确定了移动硬盘跌落冲击的耐撞性能评价指标,为其评估及设计提供了理论依据;文献[3]为了测试跌落冲击对弹药安全性影响,运用有限元软件对箱装弹药跌落冲击进行了数值模拟,与试验对比,两者数值基本吻合,证实了有限元仿真的可行性;文献[4]运用 LS-DYNA 中的流固耦合算法对某训练弹落水强度进行仿真,分析了弹体跌落水中时的冲击响应,并预测了弹体的冲击破坏危险部位。

  本文研究的水声对抗子母弹作为新型软杀伤反鱼雷武器,已引起国内外反鱼雷研究领域高度重视。由于跌落引起的瞬时冲击载荷可能使弹体结构发生变形,甚至引发内部子弹发生殉爆。为了评估弹体的外壳结构及内部子弹在跌落时的冲击特性,及获得较好的测试结果,本文运用 LS-DYNA软件仿真母弹动态跌落过程,并将仿真结果作为神经网络的训练样本,建立 BP 神经网络模型代替有限元仿真,预测内部子弹的冲击应力规律。文献[6]证实了该研究方法不仅能降低计算时间,提高设计效率,且能预测到较全面、合理的工艺参数值。

  1、有限元模型

  1.1、冲击动力学有限元理论

  冲击动力学响应是冲击动力学的一个基本问题,主要是忽略扰动的传播,研究结构变形与时间的关系。本文研究的跌落冲击属于冲击动力学的接触碰撞问题,弹体与跌落面之间的碰撞是个复杂的非线性冲击过程。目前,Lagrange 描述增量法是一种较简便且成熟的处理固体之间碰撞冲击问题的有限元方法。

  1.2、母弹体有限元建模

  跌落仿真系统由母弹体与刚性地面组成,母弹体主要由头螺、壳体、弹底、火箭发动机以及内部对抗子弹构成。对母弹体进行结构化网格划分;材料力学属性采用 JOHNSON_COOK 材料模型进行描述,采用对称罚函数法作为弹体与地面冲击时的接触算法。

  1.3、跌落冲击影响参数设置

  LS-DYNA 软件专为产品跌落测试开发了附加程序 DTM 模块。DTM 可高效率地仿真及分析各种跌落模型。

  2、结果与分析

  以跌落参数 h=1.5m、β=45o、钢质地面为例,对母弹跌落仿真过程描述,如图 3 所示,可知弹体在 15ms 与地面接触,弹体头部应力瞬间增加,最大值为 362.6MPa,头螺出现凹陷;由于材料弹性性能,弹体跳起地面小段距离后,在 82ms 又与地面发生碰撞,冲击应力峰值为323.7MPa;直到 117ms,发动机与地面接触时,整个跌落过程全部完成,此时最大应力在弹尾的壳体上,其值为 359.6MPa。为了分析跌落因素对弹体各部件的冲击响应的影响,根据母弹实际工作条件及环境,当母弹体跌落高度、角度及接触地面变化条件下,对跌落冲击的峰值应力规律加以分析。

  3、神经网络建模

  由于子弹内装有高能炸药,当母弹不慎跌落时,强大的瞬时冲击载荷极易引起子弹失效,轻者造成子弹瞎火,重者可能导致子弹发生早爆、殉爆等安全隐患,因此要求母弹在外力冲击下,对抗子弹须具备较高的可靠性和安全性。由于弹体跌落影响参数跌落高度、角度及目标面与子弹冲击应力间存在复杂的非线性关系,难以用传统的多元线性回归方法来建立跌落影响参数与子弹应力峰值的函数关系。然而对于非线性系统,神经网络显示了优越性,它不需要任何先验公式只是通过对有限、离散个样本学习就可逼近任意非线性映射,且不受非线性模型的限制。

  3.1、BP 神经网络模型

  BP 网络是对非线性可微分函数进行权值训练的多层前馈网络;其由输入层、隐层及输出层组成;包含正反方向传播两个阶段;基于梯度引导搜索算法,该算法是通过连续不断在相对误差函数斜率下降的方向上计算网络权值和偏差的变化而逐渐逼近目标,故也称广义 δ 规则。为了系统地预测子弹应力峰值变化规律,本文采用 BP 神经网络建立母弹跌落冲击动力学模型。根据跌落影响因子与预测对象,以跌落角度、高度及目标面(为了网络训练方便,以弹性模量作为目标面的输入层参数)作为 BP 网络的输入节点,以子弹等效应力峰值作为输出接点。用试凑法确定网络隐层单元数为 10;隐层神经元的激励函数为 tansig,输出层采用 Purelin,训练函数为 trainlm。为了达到更全面、科学地训练样本数据,将有限元仿真数据以 3:1:1 的比例分别作为训练、验证和检试样本。确定网络结构为 3-10-1。学习效率为 0.08,目标误差为0.001,网络最大训练步数位 5000。

  3.2、网络模型预测分析

  为了验证该 BP 网络模型的预测精度及泛化效果,通过有限元仿真检验样本对训练后网络模型进行了检验,将有限元计算值与网络预测值进行了比较见表 3。从表 3 可知,网络模型预测值和数值计算值相对误差不超过 1%,说明了模型对未训练样本预测的可靠性较高,并从表中可以看出跌落高度是三个影响参数中网络预测值相对误差值最大,而接触面预测相对误差最小,这由于弹体质量,体积及结构外形等导致跌落高度与子弹最大等效应力之间的非线性关系较强;而接触面定义为刚性地面,地面弹性模量均在同一个数量级,同时母弹跌落时与地面冲击作用时间极短,缓冲效果较小,致使跌落面与子弹最大应力间的非线性关系较弱。

  通过以上的分析,利用 BP 神经网络不仅能较方便解决非线性系统输入和输出之间的函数关系,而且较全面地预测了不同跌落环境下子弹最大冲击应力值,判断出跌落影响参数对于子弹最大冲击应力的权重。

  4、结论

  1)运用 LS-DYNA 软件对水声对抗子母弹跌落进行动态仿真,与传统测试方法相比,不仅较全面、方便地分析了弹体跌落冲击应力而且节省了跌落测试成本,提高设计效率。

  2)跌落冲击仿真结果表明,母弹体各部件应力峰值因跌落参数的变化而呈现不同的变化规律:当跌落高度超过 1.5m 时应力峰值增幅较小;跌落角在 15o附近时冲击破坏程度大;钢质地面比其种地面材质冲击破坏较大;壳体、头螺等母弹体外部结构的冲击应力较大,且跌落参数对其影响较大,而母弹内部子弹所受的冲击应力较小,随跌落参数的改变变化幅度较平稳。

  3)以有限元计算值作为样本,建立 BP 神经网络模型预测子弹峰值应力规律,将模型预测结果与有限元仿真作比较,得出相对误差值小于 1%,跌落高度对子弹应力峰值影响较大,而跌落面影响较小,说明 BP 网络模型具有较精确的预测能力,这有助较快速有效地评估水声对抗子母弹在不同跌落环境下抗冲击性能,提高工程设计效率。

  4)本文研究结果可为水声对抗子母弹的跌落冲击的可靠性评估及耐撞性结构优化设计以及提供些的帮助。

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