采用多岛遗传算法的某型狙击榴弹发射器参数优化*

赵排航，李永建，贾云非，宫鹏涵，王瑞林

（陆军工程大学石家庄校区，石家庄 050003）

0 引言

某型狙击榴弹发射器是一种集面杀伤和破甲效能于一身，遂行狙击和精确打击任务的单兵武器，可有效应对工事或建筑物之后的有生目标及敌轻型装甲车辆等目标。该武器具有多级多重缓冲机构，大幅降低了其后坐力，使其可抵肩发射，但较其他抵肩发射武器后坐力仍较大，仍需进一步减小其后坐力。随着武器系统的打击能力需求不断提高，有效射程及射击精度也亟需提升，因此，有必要进一步研究该武器的减后坐技术，提升其人机工效，为其能够发射更远程弹种奠定基础。

Isight 是功能强大的计算机辅助优化平台，广泛应用于航空、航天、汽车、船舶、电子领域的零部件、子系统优化以及复杂产品多学科设计优化，具备广泛的CAD/CAE 程序接口，用户可以快速建立复杂的仿真分析，设定和修改设计变量，自动进行多次分析循环并寻找最优结果［1］。朱志刚［2］采用多岛遗传算法，应用Isight 集成Adams 的方式对某型自动榴弹发射器的自动机、供弹机构等组件进行了参数优化。刘明峰［3］以Isight 软件为基础，集成结构模型、动力学模型和控制模型，利用多岛遗传算法为寻优手段，实现了导引头伺服控制系统参数优化。于存贵［4］以基于虚拟样机技术的某型多管火箭炮发射动力学仿真模型为核心，以isight 优化软件为总控框架，以MIGA 算法为控制策略做了减少用弹量的优化研究。

本文以该型狙击榴弹发射器为研究对象，建立优化模型，采用多岛遗传算法，基于isight 平台构建优化模型，以后坐力峰值最小为目标，对影响其后坐力的主要参数进行优化研究，得到了最优解，有效提高了其人机工效。

1 后坐力极值优化模型

火药气体直接或间接对枪身的作用产生后坐力，大口径单兵武器往往采用缓冲装置减小自动机运动后坐到位碰撞，提高射击过程中的稳定性及减少射手的心理负担。但缓冲器不能改变武器承受的后坐总冲量，只能减小冲击力的峰值及延长作用时间［12］。故以武器后坐力极值最小化为目标对该狙击榴弹发射器进行参数优化。

1.1 目标函数

在武器系统中，自动机在复进簧力的作用下后坐与复进对降低武器后坐力起了很大的作用，对于该型狙击榴弹发射器，采用身管短后坐原理又进一步降低了其后坐力。因此，自动机与身管组件后坐与复进相互协调配合达到后坐力极值最小为本文的优化目标。故取复进簧刚度k1、复位簧刚度k2、复进簧预压力F1、复位簧预压力F2、自动机后坐行程d1、身管机匣组件后坐行程d2、机体质量m1、机匣质量m2为设计变量。目标函数为

1.2 灵敏度分析

发生微小改变Δxi而其他参数保持不变时的变化量Δfmax，可得结构参数在xi点的灵敏度为

在Δxi较小时，有如下近似关系

而中心差分公式可以得到更精确的结果，其表达式为

在本文中，由于各参数的量纲不同，有刚度、力、质量等，故采用相对灵敏度计算的方法确定各参数对目标的影响程度，目标变量与参数变量的相对改变量的比值即为相对敏感度，公式如下

取相对较小的参数变化量，本文取0.2%的变化量，经过计算即可求得各参数在该设计点的相对灵敏度，结果如表1 所示。相对灵敏度绝对值的大小表示参数对目标变量的影响程度，正负表示正相关和负相关。

表1 参数灵敏度

1.3 优化模型

一般来说，设计变量越少，优化越简单，要选择对设计变量有显著影响且能直接控制的独立参数作为设计变量。根据灵敏度计算结果，变量选取及其取值优化取值范围如下页表2 所示。

后坐行程及部件质量的变化将直接导致武器总质量的变化，对于单兵武器来说，质量对便携性和机动性有很大影响，也是人机工效一大指标，故这里限定武器系统总质量约束条件为变化量小于等于零。表达式为

式中，Δm1、Δm2、Δmd分别为自动机、机匣、导轨的质量变化量。导轨的质量变化主要由机匣后坐行程变化导致，故有

综上，建立优化模型如下：

表2 设计变量及取值范围

2 优化方案

2.1 多岛遗传算法

近些年来出现了一些智能优化算法，如遗传算法、神经网络等，因为引入了逃脱局部极值的机制，可以成功地解决一些工程优化问题［11］。遗传算法是模拟生物在自然界中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，其对决策变量的编码，即“染色体”进行选择、交叉、变异等操作，搜索具有最佳目标值的遗传“个体”。由于遗传算法鲁棒性强和方便使用的优点，其被广泛应用于自动控制、机械工程等领域。传统遗传算法流程如图1所示。

图1 遗传算法进化过程

多岛遗传算法是建立在传统遗传算法基础上建立的一种基于群体分组的并行性遗传算法，其特点是每个种群的个体被分成几个子群，这些子群称为“岛”，算法的所有操作分别在每个岛上进行，每个岛上选定的个体定期地迁移到另外的岛上，然后继续进行传统遗传操作。多岛遗传算法的进化过程如图2 所示。

图2 多岛遗传算法的进化过程

图2 中mi为迁移间隔，k 为整数。多岛遗传算法在优化过程中，首先利用初始值进行优化操作，初步达到收敛后，由于变异和迁移作用，在一个新的初始值开始重新进行遗传操作，如此重复操作，尽可能避免局部最优解，从而抑制早熟现象的发生。

2.2 寻优求解过程

应用多学科优化平台Isight，采用批处理的方式调用动力学仿真软件Adams，采用多岛遗传算法进行寻优计算，优化计算流程如图3 所示。

图3 优化计算流程图

3 优化结果分析

图4 目标变量的寻优历程

多岛遗传算法是对解空间进行全局动态寻优的，设置子群规模为10、子群（岛）的个数为10、进化代数为10，经过1 000 次迭代计算，目标变量的寻优历程如图4 所示，目标变量是渐进收敛的，在迭代575 步时收敛到较优区域，在966 步时出现最优解。优化前后设计变量和目标函数值如表3 所示。

表3 优化前后参数和目标函数值对比

对各参数的优化结果进行动力学仿真计算，得到机匣、导轨和机体的速度曲线如图5 所示。武器击发后，自动机在闭锁状态下带动机匣共同后坐，在标识1 处机匣后坐到位，机匣与导轨接触后导轨在缓冲垫作用力下开始加速后坐，机匣与导轨第1次相互作用完成后导轨在抵肩力的作用下继续减速后坐，此时闭锁片已经完成开锁，机体将带动机头继续后坐；机匣则在复位簧力作用下后坐速度降为零而后加速向前复位，在标识2 处，自动机后坐到位与加速向前复进的机匣碰撞，机匣的复进速度迅速减小而后在零的上下波动，自动机则开始向前复进，直至标识3 处复进到位，机头撞击身管尾端，机体继续复进关闭闭锁片。

优化前后自动机的运动共有两点不同：1）开锁过程影响不同。优化前开锁过程的开锁力会导致自动机运动速度有所下降，而优化后由于自动机的质量有所减小，故自动机惯性力减小，导致自动机在机匣与导轨碰撞之前即完成了开锁，开锁力并未对自动机运动造成影响。2）自动机后坐到位时机不同。优化前，在机匣复进到位后自动机后坐到位，与机匣尾部发生碰撞，优化后自动机后坐到位时机匣尚未复进到位，碰撞后机匣的复进速度降至接近零线，自动机则以4 m/s 的速度开始向前复进，两者的冲量抵消后避免了机匣向前复进到位与导轨的高速碰撞。

后坐力曲线和导轨速度曲线优化前后对比分别如图6 和图7 所示。经过优化，后坐力极值降低了18.6 %，发射器总质量减小了51.3 g，一个射击循环的时间也由优化前的113 ms 减少到优化后的74 ms。由图7 可知，优化前后导轨的运动变化较大，若曲线过两次零点算1 次振动，则在0.074 s 时刻之前，优化前导轨共振动4 次，优化后则振动2.5 次，且其速度极值减小了8.7%。而发射器的两脚架、弹鼓、发射机、瞄准镜等部件均固定于导轨，人体抵肩也直接作用于导轨。这表明，优化结果可有效减小碰撞对武器系统的影响，减少构件振动，提高系统的平稳性。

图5 优化后机匣、导轨和机体速度曲线

图7 优化前后导轨速度曲线

4 结论

本文基于虚拟样机技术对某型狙击榴弹发射器进行了参数优化研究。根据各参数的灵敏度分析确定了优化参数，以后坐力极值最小为目标，建立了优化模型。依托Isight 优化平台，采用多岛遗传算法对该武器系统各参数作了优化计算并得到最优解。结果表明：优化后其后坐力极值降低了18.6%，武器总质量减小了51.3 g，导轨的振动次数减少，有效地提高了人机工效和系统平稳性。