自动榴弹发射器供弹机构性能分析与优化研究

王永娟，朱志刚，王亚平

(南京理工大学 机械工程学院, 江苏 南京 210094)

弹链供弹的输弹机构和进弹机构的结构在很大程度上决定了自动机结构的复杂程度和工作可靠性，并直接影响武器的射击频率；大量实弹射击表明，自动武器的故障大部分是由供弹引起的，供弹机构直接影响着基础构件的平稳性和能量消耗[1-2]。

国内研究人员对火炮与自动武器的自动机和供弹机构性能预测与优化作了大量工作。倪进峰、徐诚等建立了某机枪系统的虚拟样机模型，对供输弹机构的运动进行了仿真分析和参数优化设计[3]；程刚、张相炎等对转管自动炮高速供弹机构进行了优化设计[4]；王宇建、薛德庆等针对某环形杠杆供弹机构现存问题进行动力学分析及参数优化探讨[5]；汪立国针对某自动机在射击过程中出现的供弹不到位等故障,应用田口方法对供弹机运动模型进行稳健性优化设计[6]。但目前国内关于自动榴弹发射器供弹机构优化研究较少。

本文以某40 mm自动榴弹发射器为研究对象，建立自动机与供弹机构的虚拟样机模型，进行供弹机构的杠杆凸轮轮廓曲线的参数化建模，提出一种基于虚拟样机的供弹机构优化设计方法，实现供弹机构优化，显著减少供弹机构的能量损耗。

1 虚拟样机建模与仿真

本文研究的某40 mm自动榴弹发射器，类似于美国Mk19-3自动榴弹发射器，发射大底缘弹药，工作原理是枪机后坐式，前冲击发，弹链供弹，利用弧形导轨供弹抛壳。三维实体模型经简化后，导入ADAMS建立的虚拟样机模型图1所示。

整个自动机和供弹机仿真模型包含25个刚体(不计地面)，旋转副6个，移动副5个，固定副15个。碰撞和约束设置后，按发射过程动量守恒定理，确定枪机初始速度为7.5 m/s，经仿真计算，得到拨弹滑板位移与速度曲线如图2和图3所示，拨弹齿所拨榴弹的位移曲线如图4所示，自动机的位移速度曲线如图5所示，自动机速度仿真结果与实验测量结果如表1所示。

表1 仿真结果与试验测量结果对比

由图2和图3知，拨弹滑板能够完成拨弹任务，最高运动速度为3.2 m/s，拨弹滑板的速度曲线有两次较大波动，主要是由自动机与杠杆轮廓曲线之间的碰撞引起，拨弹滑板在回到初始位置发生了较小碰撞。由图4可以看出，榴弹被拨弹齿逐渐拨到进弹口位置，在进弹口处发生较小碰撞，但可以顺利推弹入膛。

从表1知，仿真结果与实验测量结果基本吻合，证明了虚拟样机模型建立的正确性。自动机后坐初始速度为7.5 m/s，在0.04 s后坐到位，速度为5.1 m/s，在0.09 s拨弹完成，速度为-5.1 m/s。为了减小供弹机构的能量损失，需要对凸轮杠杆传动机构进行优化设计，得到较为理想的大杠杆的凸轮轮廓曲线。

2 供弹机构优化设计方法

2.1 优化设计模型

2.1.1 目标函数

1) 以自动机后坐能量损失最少为优化目标凸轮轮廓曲线应保证自动机后坐过程能量损失较小，自动机后坐初始速度为7.5 m/s，初始能量为定值，自动机后坐到位能量应最大，因此速度v1需取得最大值，-v1需取得最小值:

Minf1=-v1

2) 以自动机复进过程拨弹能量损失最少为优化目标

复进过程中，拨弹滑板拨弹后回到初始位置，自动机能量应越大越好，已知后坐过程速度为正，复进过程速度为负，所以拨弹完成速度v2取最小值:

Minf2=v2

3) 综合目标函数

采用线性组合方法，将多目标函数转化为综合评价函数，取为：

Minf=w1f1+w2f2

其中，w1，w2为权重因子，w1≥0，w2≥0，w1+w2=1，考虑到自动机后坐能量损失和复进过程拨弹能量损失对目标函数的影响同等重要，选取的加权系数值为w1=0.5，w2= 0.5。

2.1.2 设计变量

大杠杆的凸轮轮廓曲线由相切的直线圆弧构成，左边两端圆弧为同心圆，右边两端圆弧为也为同心圆，它们之间用切线连接。在ADAMS中，共用180个点作出封闭样条曲线，简化表示大杠杆的上端面轮廓，然后拉伸得到大杠杆的轮廓。选取下半段轮廓曲线左圆弧半径R、圆心横坐标x0、纵坐标y0、右圆弧半径R3、圆心横坐标x30、纵坐标y30为设计变量，对大杠杆凸轮轮廓曲线进行参数化，参数化模型结果图6所示。

2.1.3 约束条件

受杠杆轮廓曲线结构条件和供弹机构整体布局尺寸的限制，各设计参数必须有约束条件：130 mm≤R≤150 mm，100 mm≤R3≤104 mm，243≤x0≤248，-116≤y0≤-111，116≤x30≤121，112≤y30≤115。

设计参数的改变驱动杠杆轮廓曲线变化，必须保证自动机能够后坐到位和复进到位， 其次，在自动机后坐到位时，拨弹滑板和拨弹齿应能够将第3发弹顺利拨到进弹口位置，定义约束条件为：S1≥295 mm,S2≤90 mm,y≥-8 mm。

2.2 设计变量的灵敏度分析

灵敏度是目标函数对设计变量的偏导数。灵敏度分析可以有效地选择设计变量，使优化设计收到事半功倍的效果。在优化设计前，评估设计变量R，R3，x0，y0，x30，y30在供弹过程中对能量损耗的影响情况。设计变量R对目标函数的影响情况如图7和图8所示。

目标函数是由v1、v2线性加权构成，而v2在后坐到位有减为零的时刻，所以目标函数变化曲线中出现急剧减小的过程。从目标函数随R变化曲线看，随着R不断增加，目标函数先增加后减小，有峰值出现。

运用相同的方法得到R3，x0，y0，x30，y30在初始值处的灵敏度，如表2所示。

表2 设计变量分析结果

由表2可以看出，R在初始值处对目标函数的影响最大，而x30对目标函数的影响最小，所以为了提高优化设计的效率，可以将x30取为定值。

2.3 优化设计计算结果与分析

2.3.1 多岛遗传算法

遗传算法是广泛应用的全局优化算法。该算法模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程，是将遗传学的原理和进化论的思想应用于优化编码而形成的一种算法；多岛遗传算法是传统遗传算法的改进算法，继承了遗传算法的基本思想，不仅具有很强的全局寻优能力和隐含并行性的特点，而且解决了遗传算法中早熟的难题；多岛遗传算法将整个进化群体划分成若干子群体，称为“岛屿”，在每个岛屿上对子群体独立地进行传统遗传算法的选择、交叉、变异等遗传操作，定期随机选择一些个体进行“迁移”操作，将其转移到别的岛屿上，通过这种方式，可维持群体的多样性，多岛遗传算法作为一种伪并行遗传算法可以更好地在优化域中寻找全局最优解[7-8]。具体多岛遗传算法的流程图如图9所示。

供弹系统杠杆凸轮轮廓曲线的优化属于多目标多约束优化问题，传统的算法易造成收敛速度慢和陷入局部最优的问题，所以选择多岛遗传算法。

在选定算法后，借助多学科优化软件iSIGHT,集成动力学仿真软件ADAMS，采用批处理方式运行，ADAMS运行结果在每次优化过程被iSIGHT调用。iSIGHT中设置多岛遗传算法的参数，包括种群大小、岛数、交叉概率、变异概率、迁移间隔以及迁移概率等。设定种群数为10，岛数为10，编码长度为32，交叉概率为0.6，变异概率为0.04，迁移间隔为5,个体的适应度值依据目标函数和约束函数的数值来评价，数值越小代表个体适应度值越高。

2.3.2 优化结果及分析

基于供弹机构杠杆凸轮轮廓曲线参数化后的虚拟样机仿真模型，应用多岛遗传算法，经过1 000次迭代，得到最优解。综合目标函数收敛历程，v1与v2变化历程如图10和图11所示，Rc为迭代次数，优化前后设计变量和目标函数值如表3所示。

表3 优化前后设计变量和目标函数值

由上述图表知，与优化设计前相比，自动机后坐到位速度提高3.62% ，拨弹完成自动机速度提高20.58%，而后坐到位能量提高7.39%，拨弹完成自动机能量提高45.39%。将优化数值代入自动榴弹发射器虚拟样机模型中，得到的自动机运动仿真曲线与初始曲线相比，改善效果显著，如图12所示。

3 结 论

建立了40 mm口径自动榴弹发射器自动机和供弹机虚拟样机模型，进行了仿真计算，并与试验结果进行比较，验证了模型的正确性。参数化了供弹机构的杠杆凸轮轮廓曲线，进行了设计变量的灵敏度分析和多目标优化设计，运用多岛遗传算法很快在全局找到了最优解，显著减少了供弹机构的能量损耗，提高了自动机和供弹机构的工作性能，为类似自动武器供弹机构的轮廓曲线结构优化提供了新方法，同时为进一步进行某自动榴弹发射器供弹机构的工程样机改进提供了参考依据。

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