某舰炮弹道过程模拟仿真及优化

【摘要】：随着系统工程理论的不断深入,单独讨论某弹道段的仿真及优化设计已不能满足武器全弹道过程的研究,建立一套既具备全弹道过程仿真功能又可实现弹道过程的综合性能优化设计的系统性软件成为弹道工作者所追求的目标。本文以某舰炮系统配备新型弹种为研究对象,深入分析影响弹道性能的主要参数,开发了全弹道过程的正面仿真及其优化设计软件,本论文主要完成了以下几个方面的工作： (1)建立了某舰炮系统全弹道过程仿真平台,仿真软件考虑到工程实际需求,分别在各个弹道段上提供了多种计算模型,如：内弹道模型包含了经典模型和两相流模型；外弹道质点模型和刚体运动模型；终点弹道的穿甲模型和破片毁伤概率模型。此外,气动力计算模块采用便于优化设计的工程经验方法。为了验证软件的正确合理性,以某舰炮发射简易制导弹为例,对其进行全弹道过程仿真,可以实现全弹道过程的预测性计算以及弹道参数符合计算并为全弹道优化设计奠定基础。 (2)深入分析了全弹道过程中影响弹道性能的各种因素,分别从内弹道性能、气动-外弹道性能及终点毁伤性能三方面进行讨论,主要包括点传火方式、膛内装药方式、火炮结构、弹药几何外形、毁伤方式以及对应的毁伤元等方面对弹道性能的影响规律。在此基础上分析了哪些因素是影响全弹道过程的综合因素,并选定适合做全局设计变量的参数。 (3)分析了遗传算法应用到弹道优化中的优越性,结合弹道计算特性,针对基本遗传算法存在的缺陷进行改进：采用实数编码方式和自适应遗传操作,有助于提高计算精度、收敛速度和运行效率,并避免了基本遗传算法带来的盲目性,然后引进小生境最优保留策略,可有效保持种群的多样性,提高全局搜索能力,避免陷入局部最优解。将改进后的遗传算法应用到外弹道优化设计中进行验证,以指定飞行距离上的飞行时间为目标函数,得到的优化方案与传统优化方法得到的方案进行对比,证明遗传算法可获得高可信度的设计结果。 (4)对多目标遗传算法NSGA-Ⅱ进行了深入研究,开展了该多目标优化方法在内弹道优化设计中的应用研究,建立了内弹道一维两相流多目标优化设计模型,并结合弹道计算特性,引入“过滤”机制,以炮口初速、炮口压力以及压力波为目标函数进行多目标优化设计,并利用TOPSIS方法进行了多目标决策分析,验证了多目标遗传算法在弹道优化中的可行性和合理性。 (5)分析建立全弹道优化设计软件的必要性,描述了多目标优化设计的基本原则和方法,开发了一套火炮全弹道过程优化设计软件,软件具有指定弹道段上的单／多目标优化功能和全弹道过程的优化设计功能,并以某舰炮武器系统配备常规弹药为例,验证优化软件的正确实用性。根据新型弹药系统的研制需求,以某舰炮武器系统配备新型弹药为例,概述该火炮系统主要功能特点,根据设计侧重不同选择相应的弹道性能指标为目标函数,建立其单目标和多目标优化模型,以(2)为基础选择影响全弹道性能的关键参数为设计变量,并建立合理的约束函数,利用优化设计软件进行优化计算,对得到的优化方案进行对比和分析,为新型弹药系统的研制提供了设计方法和指导方向。