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    引信跌落安全性檢驗(yàn)的虛擬試驗(yàn)技術(shù)

    2010-04-23 10:02:58寧劍平曲振生
    物流科技 2010年7期
    關(guān)鍵詞:保險機(jī)構(gòu)置信區(qū)間慣性

    寧劍平,王 冰,周 彬,陳 楠,曲振生

    (1.76127部隊(duì),湖南 郴州 424202;2.軍械工程學(xué)院,河北 石家莊 050003;3.77293部隊(duì),云南 開遠(yuǎn) 661603;4.77171部隊(duì),四川 邛崍 611500;5.65122部隊(duì),黑龍江 牡丹江 157014)

    0 引 言

    安全性是引信必須具備的戰(zhàn)技術(shù)指標(biāo)之一,它要求引信在貯存、運(yùn)輸、勤務(wù)處理過程中不解除保險。然而由于歷史原因,我軍早期設(shè)計(jì)的直線慣性保險型引信中相當(dāng)一部分存在設(shè)計(jì)缺陷,給定的安全落高值經(jīng)驗(yàn)成分較重,數(shù)次彈藥事故表明,這類引信在勤務(wù)處理過程中一旦受到較大的沖擊(如倒垛、摔箱、翻車等事故引起的沖擊,本文統(tǒng)稱為跌落沖擊)很容易解除保險,甚至釀成重大的燃爆事故?,F(xiàn)有條件下,通過大量的試驗(yàn)檢驗(yàn)這些引信的安全性能既不經(jīng)濟(jì),也不安全,而且試驗(yàn)需要的大量樣品也無法獲得。采用蒙特卡羅(Monte Carlo)方法實(shí)現(xiàn)引信跌落安全性檢驗(yàn)的虛擬試驗(yàn),是一條可行的重要技術(shù)途徑。

    1 虛擬試驗(yàn)數(shù)學(xué)模型的建立方法

    基于Monte Carlo方法的虛擬試驗(yàn)技術(shù)關(guān)鍵在建立正確的數(shù)學(xué)模型,主要包括以下兩個方面的內(nèi)容[1]:

    (1)建立一個能夠準(zhǔn)確描述引信保險機(jī)構(gòu)在沖擊條件下慣性元件的動力學(xué)響應(yīng)模型;

    (2)測試引起慣性元件位移響應(yīng)散布的各種隨機(jī)參數(shù)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),建立這些參數(shù)的概率模型。

    1.1 慣性元件沖擊響應(yīng)的動力學(xué)模型

    一般情況下,保險機(jī)構(gòu)受到?jīng)_擊時慣性筒(慣性元件)下沉的位移量超過其保險行程即可認(rèn)為機(jī)構(gòu)自動解除保險[2],建立模型時只需考慮慣性筒下沉階段的響應(yīng)情況。

    以A型引信的曲折槽保險機(jī)構(gòu)為例,其運(yùn)動微分方程為[2-4]

    式中:x為慣性筒下沉?xí)r的位移;t為慣性筒的下沉?xí)r間;E為慣性筒簧鋼絲的彈性模量;d為慣性筒簧鋼絲的直徑;D為慣性筒簧中徑;n為慣性筒簧的有效圈數(shù);α為曲折槽的傾角;r為慣性筒壁的平均半徑;r1為慣性筒壁下端的內(nèi)半徑;r2為慣性筒上端中心孔的內(nèi)半徑;h為慣性筒的高度;K為慣性筒簧的剛度;λ為慣性筒簧的預(yù)壓量;m為慣性筒的等效質(zhì)量;α為沖擊加速度;μ為導(dǎo)向銷與曲折槽壁的摩擦系數(shù);μ1為擊針桿與慣性筒的摩擦系數(shù);μ2為導(dǎo)向銷座與慣性筒的摩擦系數(shù);i為導(dǎo)向銷所在曲折槽的段數(shù),i=1,2,3,4;M0為慣性筒簧的預(yù)壓扭力矩。導(dǎo)向銷在第一段曲折槽上運(yùn)動時,沒有預(yù)壓扭力矩的作用,M0為零。導(dǎo)向銷在第二段曲折槽上運(yùn)動時,由于慣性筒簧已經(jīng)發(fā)生扭轉(zhuǎn),將第一段末的扭轉(zhuǎn)量看作慣性筒第二段下沉?xí)r的初始量,則,此時M0為主動力矩。同理,在慣性筒第三段下沉?xí)r,,此時為被動力矩,阻礙慣性筒的轉(zhuǎn)動。l1、l2分別為第一段、第二段曲折槽的軸向長度。

    1.2 影響慣性元件位移響應(yīng)的隨機(jī)參數(shù)的概率模型

    影響慣性保險機(jī)構(gòu)跌落沖擊響應(yīng)的因素來自三部分:安全機(jī)構(gòu)零部件的物理參量、零部件內(nèi)部運(yùn)動的環(huán)境參量、跌落環(huán)境參量,如圖1所示。

    圖1 慣性元件位移響應(yīng)的影響因素

    引信在生產(chǎn)定型時已經(jīng)做了大量的驗(yàn)證試驗(yàn),在一定程度上能夠保證勤務(wù)處理安全性,也說明以上參數(shù)能夠滿足勤務(wù)處理要求,而且大多數(shù)參數(shù)都不會隨時間發(fā)生明顯的改變,只是由于制造工藝和材料性能等原因,使得這些參數(shù)具有一定的隨機(jī)性。但是也有一些參數(shù)會隨著儲存時間的增長以及跌落條件的不同,發(fā)生明顯的變化,為簡化研究,本文將隨儲存時間或跌落條件的不同而表現(xiàn)出明顯差異,以及由于隨機(jī)性影響導(dǎo)致慣性保險元件在沖擊條件下的位移響應(yīng)發(fā)生明顯變化的因素視為隨機(jī)參數(shù);將不隨時間或跌落條件改變的因素,以及隨機(jī)性對慣性元件在沖擊條件下的位移響應(yīng)影響不大的因素定義為確定參數(shù),如圖2所示。

    圖2 影響引信跌落安全性的參數(shù)分類

    1.3 隨機(jī)參數(shù)的分布規(guī)律

    保險行程在引信設(shè)計(jì)定型時已經(jīng)確定,且不隨儲存時間的改變而改變,可視為服從正態(tài)分布的隨機(jī)參數(shù)。A型引信保險行程S的均值μS=6.3mm,標(biāo)準(zhǔn)差σ=0.39[5]。

    保險彈簧在長期儲存過程中始終處于壓縮狀態(tài),由于銹蝕、應(yīng)力疲勞等因素會造成彈簧發(fā)生塑性變形、彈性系數(shù)降低。本文抽取12個儲存30年的同一批A型引信的保險彈簧進(jìn)行測試,測得的彈性系數(shù)如表1所示。經(jīng)檢驗(yàn)彈性系數(shù)在顯著水平α=0.05時,服從正態(tài)分布,其均值μ=0.1648N/mm,標(biāo)準(zhǔn)差δ=0.0137。試驗(yàn)結(jié)果表明,經(jīng)儲存30年的保險彈簧的彈性系數(shù)均值較設(shè)計(jì)值減小了10.7%。

    表1 A型引信保險簧彈性系數(shù)值

    作用到引信上的沖擊加速度與彈形、彈重、包裝形式、地面類型、跌落姿態(tài)等因素相關(guān),其分布規(guī)律十分復(fù)雜,本文以A型引信在包裝狀態(tài)下從3m高度以最容易解除保險的姿態(tài)跌落到水泥地面為條件,進(jìn)行10組試驗(yàn),測得作用到引信元件上的沖擊加速度曲線的時域信號和頻域信號,如圖3、圖4所示。

    由圖3、圖4可知,沖擊加速度的時域特性比較“混亂”,重復(fù)性較差,但是其頻域信號的一致性較好,采用Wilk-Shapiro的W檢驗(yàn)法,在顯著水平α=0.1時,沖擊加速度信號的傅立葉譜的實(shí)部和虛部均服從正態(tài)分布,其參數(shù)估計(jì)值如圖5所示。傅立葉譜經(jīng)傅立葉逆變換后可得到隨機(jī)分布的沖擊加速度的時域信號。

    2 蒙特卡羅法模擬次數(shù)的確定[6]

    對于慣性保險機(jī)構(gòu)解除保險概率的蒙特卡羅模擬試驗(yàn),必須解決在滿足所需精度要求下,如何確定最少模擬試驗(yàn)次數(shù)NA的問題。

    將置信區(qū)間的半長度定義為置信區(qū)間的絕對精度,即:

    式中,N為模擬試驗(yàn)次數(shù),δ2為樣本方差,tα/2為t分布的α/2分位數(shù)。若置信區(qū)間的絕對精度低于給定值γA0,則所需試驗(yàn)總數(shù)可近似寫為:

    式(2)的含義是在N次試驗(yàn)后再逐漸增加試驗(yàn)次數(shù),并相應(yīng)計(jì)算其置信區(qū)間的絕對精度,直到時為止,此時NA=j即為所求試驗(yàn)總數(shù)。顯然,為滿足給定置信區(qū)間絕對精度,須增NA-N次試驗(yàn)。在式(2)中,可以將樣本方差近似看為常數(shù),直接采用N次試驗(yàn)的估值,還可以進(jìn)一步將tα/2(j-1)也近似看為常數(shù)zα/2(標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的α/2分位數(shù))。式(2)可近似為:

    從而可簡化計(jì)算工作量。

    3 應(yīng)用實(shí)例

    模擬100組數(shù)據(jù)得到慣性筒位移最大值的樣本方差δ2=0.1247,給定顯著水平α=0.1,置信水平β=90%,慣性筒位移響應(yīng)最大值置信區(qū)間的絕對精度≤0.02mm時,根據(jù)式(3)所需蒙特卡羅模擬次數(shù)為844次,本文取1 000次。將A引信的確定參數(shù)和隨機(jī)參數(shù)代入式(1),得到慣性筒位移響應(yīng)最大值的分布直方圖如圖6所示。

    將慣性筒位移響應(yīng)的最大值與保險機(jī)構(gòu)保險行程值進(jìn)行隨機(jī)組合,兩兩比較,即可得到引信解除保險的概率值。由于程序每運(yùn)行一次,計(jì)算機(jī)產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)都不相同,選取數(shù)據(jù)對又是隨機(jī)的,因此程序的結(jié)果是隨機(jī)的,即得到引信解除保險的概率是不同的。運(yùn)行程序10次,得到引信解除保險的概率如表2所示。

    表2 A型引信解除保險的概率

    由表2可知,盡管解除保險的概率值不盡相同,但都在10-3這個數(shù)量級上。彈藥爆炸事故統(tǒng)計(jì)資料表明,這一數(shù)量級是合理的。因此,置信水平為90%時,經(jīng)過儲存時間超過30年的A型引信在包裝狀態(tài)下,以最容易解除保險的姿態(tài)從3米高處落到水泥地面上,解除保險的概率值的數(shù)量級為10-3,超過規(guī)定的概率值的數(shù)量級10-6,在事故后續(xù)處理時要十分小心,并加強(qiáng)防爆措施。

    [1]譚惠民,牛蘭杰,劉明杰,等.引信解除保險距離的虛擬試驗(yàn)技術(shù)[J].兵工學(xué)報,2005,26(3):409-411.

    [2]李金明,安振濤,丁玉奎,等.箱裝彈藥沖擊響應(yīng)特性研究[J].包裝工程,2006,27(4):137-139.

    [3]檀永杰.引信曲折槽后作保險機(jī)構(gòu)理論研究[D].南京:南京理工大學(xué),2008.

    [4]王暉,陳荷娟.復(fù)合式慣性制動保險機(jī)構(gòu)及性能分析[J].探測與控制學(xué)報,2007,29(1):32-35.

    [5]陳軍.低膛壓非旋轉(zhuǎn)報廢彈藥運(yùn)輸安全性研究[D].石家莊:軍械工程學(xué)院,2002.

    [6]方再根.計(jì)算機(jī)模擬和蒙特卡洛方法[M].北京:北京工業(yè)學(xué)院出版社,1988.

    [7]B.L.阿姆斯塔特.可靠性數(shù)學(xué)[M].北京:科學(xué)出版社,1978.

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