袁 点，张 朋，张 克

(中国兵器工业第二〇八研究所，北京 102202)

某模块化枪族包含步枪、机枪和短步枪，设计要求步枪和机枪使用相同的活塞、导气箍、自动机部件，步枪、机枪导气孔位置相同，以实现模块化，达到枪族内高比例的零件通用率和相近的动力特性[1-2]。

因枪族枪管长度不同，部分枪型导气位置、活塞结构存在差异等，造成不同枪型导气装置动力特性存在较大差异，通过针对某模块化枪族导气装置动力特性开展仿真研究，应用特定的研究方法，可实现仿真计算与实际试验结果的高度吻合，便于模块化枪族的导气系统参数匹配及后续设计。同时借助仿真研究能避免例如枪管等部件多方案验证，避免了大量试验研究工作量巨大，成本过高等弊端。

1 某模块化枪族内弹道特性研究

1.1 56式7.62 mm普通弹参数

某模块化枪族使用56式7.62 mm普通弹，该型弹药主要参数如下：

口径：7.62 mm；

药室容积：1.86e-3m3；

弹头质量：7.75～8.05 g；

发射药：2/1樟；

装药量：1.6 g；

装药密度：0.86g /cm3；

发射药参数如下：

平均燃烧层厚：0.19～0.24 mm；

平均孔径：0.07～0.15 mm；

平均长度：0.85～1.25 mm；

火药力：1 000 000～1 050 000 kg·m/kg；

余容：0.9～1 dm3/kg。

1.2 基于遗传算法的内弹道符合计算

经典内弹道计算是建立在许多假设条件下，实际计算中，许多参数的变化对内弹道的计算结果影响很大且参数变化量多、范围大，仅靠经验对内弹道结果进行拟合，很难做到准确修正。

本研究基于遗传算法，对内弹道参数进行修正，优化参数值，再采用经典内弹道理论对内弹道进行符合计算，实现内弹道计算的精准修正。

1.2.1遗传算法

遗传算法(genetic algorithm，GA)是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。它的思路来源于达尔文的进化论，是模拟生物界遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型[3]。

1.2.2内弹道参数修正

内弹道参数中枪膛的横断面积S，药室容积V0，装药质量ω，发射药密度Δ等参数确定。本研究修正的参数为火药热力系数θ、次要功系数φ、火药力f、发射药弧厚e、发射药平均长度c、火药燃烧指数n、火药燃速u、弹头重m和火药余容α等9个参数变量[4]。故优化变量可写为：

X=[x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9]T=

[θ,φ,f,e,c,n,u,m,α]T

遗传算法以染色体的形式对所有变量进行统一编码，对自变量没有限制，适合解决具有多变量的优化问题。本优化模型每个变量均采用长度为20位的二进制编码串，9个变量组成一个180位长的编码串。

各修正变量的取值范围见表1。

该模块化枪族采用导气式结构，在内弹道模型计算中，最主要的几个弹道特性是最大膛压pm，弹丸出枪口时的膛内压力pk，弹丸初始v0，内弹道时间t0等， 以上参数对导气式自动武器的气室内压力(导气式自动武器自动能量来源)影响很大。综上，本内弹道符合计算是一个多目标优化计算，共有pm、pk、v0、t04个分目标。

对多目标优化问题要想使每个目标函数都达到最优值，一般是很难办到，通常采用构造一个综合评价函数，构成单目标优化问题，以求取一个对每个目标来说都相对最优的有效解。

表1 修正参数的取值范围

本研究采用的优化思路是寻找一组合适的参数使弹道特性计算值与目标值的差尽可能小，故采用平方加权和法构造评价函数，其形式如下：

设置遗传算法的初始种群规模100，交叉概率0.7，变异概率0.05，遗传代数400。经优化计算得到的目标函数值与迭代次数的关系如图1，随着迭代次数的增加，目标函数最小值趋于稳定；计算得到的修正后的内弹道参数值见表2。

以模块化枪族中的机枪内弹道为计算模型，最终优化得到的内弹道参数值见表3。从表中对比可知，膛口压强pk误差2%，其余参数量的误差均小于1%，内弹道符合计算较合理，与实测值高度吻合，可以用于模块化枪族的仿真计算。

图1 目标函数值与迭代次数的关系

参数参数值火药热力系数θ0.252 64次要功系数φ1.028 5火药力f93.965发射药弧厚e/mm1.089 4发射药平均长度c/mm0.865 32火药燃烧指数n0.877 69火药燃速u/(10-9m3/s·kg)7.589 8弹头质量m/kg7.961 2火药余容α0.928 27

表3 机枪内弹道参数值

1.3 模块化枪族内弹道计算

已知7.62 mm模块化枪族枪管长度和导气孔到枪管尾端面距离，结合已优化出来的内弹道参数量，使用经典内弹道方程组对模块化枪族内弹道曲线进行计算，得到模块化枪族详细的内弹道计算结果见表4。

表4 7.62 mm模块化枪族内弹道计算结果

2 模块化枪族导气室压力计算

导气室内的火药燃气压力变化规律与膛内火药气体变化规律有和导气装置结构参数有关。采用布拉文经验公式描述气室压力变化规律为[5]：

式中：pd表示弹丸经过导气孔位置时的膛内平均压力；t表示从弹丸经过导气孔位置时算起的时间，即气室压力工作的时间；a表示与导气装置结构有关的结构系数；b表示与膛内压力冲量有关的时间系数。

根据布拉文经验公式，并对模块化枪族的导气装置进行分析，编写出气室压力的计算程序，计算可得导气室内火药燃气的压力ps随时间t的变化关系如图2所示。

图2 气室压力时间曲线

从图2可知，机枪与步枪的最大气室压力为36.23 MPa，短步枪的为42.13 MPa。

3 模块化枪族虚拟样机模型仿真研究

因7.62 mm模块化枪族采用相同的自动机结构，故本研究主要以步枪为研究对象，建立虚拟样机模型， 将已完成设计的三维模型通过接口文件导入ADAMS中，在添加载荷、约束、材料、质量属性和接触关系后，形成某模块化步枪的虚拟样机模型[6-7]，如图3；分别将由Matlab计算出的各枪型气室压力施加于模型，作为自动机运动的动力来源。

图3 模块化步枪虚拟样机模型

在本仿真模型中，为提高计算效率，仿真只计算一次自动机运动循环，弹膛内已装入一发弹，弹匣内装一发弹，一次自动机循环完成抛壳和供弹全过程。其自动循环可详分为后坐和复进两个阶段，后坐过程动作为：开锁前行程→开锁→开锁后自由行程→抽壳→抛壳→枪机惯性后坐→后坐到位缓冲作用。复进过程动作为：缓冲簧加速→击锤与枪机一起复进→击锤挂上阻铁→枪机空行程→推弹入膛→机头预转→闭锁→闭锁后自由行程。

自动机运动的动力为气室压力，其施加方法为：由Matlab计算出的各型枪的气室压力曲线，然后再将载荷导入到ADAMS中，气室压力乘以活塞的横断面积即为活塞受到的载荷力。综上，ADAMS仿真计算出某7.62 mm模块化枪族的自动机运动曲线如图4所示。

图4 自动机运动曲线

在某设计结构下，某7.62 mm模块化枪族的自动机运动仿真参数和测试参数如表5所示。从表5可知，模块化枪族的仿真结果与测试结果较为吻合，尤其是枪机框开锁前最大后坐速度与测试值误差很小。可用于后续优化7.62 mm模块化枪族的导气装置结构参数等工作。

表5 自动机运动速度仿真与测试结果

4 结论

1) 本研究对某7.62 mm模块化枪族内弹道使用遗传算法进行了验证计算，可有效缩小内弹道理论计算与试验值间差异；

2) 仿真得到的自动机运动曲线结果与试验测试结果高度吻合，建立的气室压力计算模型和虚拟样机模型比较合理。

3) 该仿真研究可较大地提高后续科研工作研究效率，减少加工及试验成本。

4) 该研究方法亦可用于其他口径、其他类型导气式武器的仿真研究，具有参考价值和指导意义。