首页期刊导航|兵工学报
期刊信息/Journal information
兵工学报
兵工学报

高修柱

月刊

1000-1093

acta@cos.org.cn

010-68962718;68963060

100089

北京2431信箱

兵工学报/Journal Acta ArmamentariiCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊以反映兵器科学与技术领域的最新科研成果,促进科学发展,繁荣学术交流为宗旨。以介绍与兵器相关的基础理论、应用研究实验分析和工程技术等为主要内容。其专业涉及军用车辆、军用光学、电子技术、火炮、枪械、弹药技术、控制技术、力学工程、化学工程、机械工程、材料科学和应用数学等诸多领域。
正式出版
收录年代

    冲击载荷作用下含损伤的低温混凝土本构模型研究

    宁建国李玉辉杨帅许香照...
    4339-4349页
    查看更多>>摘要:在严寒或寒冷地区服役环境下,混凝土力学性能与常温状态下有很大的差异.为了研究低温服役环境下混凝土的动态力学性能,开展混凝土的冲击加载试验;考虑温度和应变率的影响,基于热激活能的损伤理论,引入温度效应,对低温混凝土冲击损伤规律进行分析;通过混合律原理、二相材料的圆球模型和应变率效应的结合,将低温混凝土各组分模量联系起来,得到混凝土的等效模量;在Drucker-Prager屈服准则中引入损伤,建立由温度和应变率为参数的损伤演化函数,进而提出低温服役混凝土的动态本构模型.研究结果表明:随着服役温度的降低,混凝土碎块尺寸明显增大,破坏程度降低,这一现象表明冰对孔隙裂缝有一定的粘结作用,随着温度的降低,这种粘结效果会加强,从而抑制冲击加载过程中损伤的发展;随着服役温度的降低,孔隙中冰的含量及模量增加,混凝土强度显著增加.

    混凝土低温服役损伤含水率本构模型

    基于改进SSD算法的紫外像增强器视场瑕疵检测方法

    丁习文程宏昌袁渊苏悦...
    4350-4363页
    查看更多>>摘要:紫外像增强器视场瑕疵是影响器件成像效果的重要因素之一.针对视场瑕疵样本数量少和视场图像显示差异大的问题,采取相应的数据增强策略,并在单发多框检测(Single Shot multi-box Detector,SSD)算法的基础上,添加特征金字塔网络(Feature Pyramid Network,FPN),以解决多尺度特征难以有效识别与融合的问题.同时引入卷积注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)去进一步加强网络对小瑕疵目标信息的关注,并抑制噪声干扰.试验结果表明:在自建的数据集上,添加了 FPN 和 CBAM 的 SSD(Feature Pyramid Network-Convolutional Block Atten-tion Module-Single Shot Multibox Detector,FPN-CBAM-SSD)算法在视场瑕疵实际检测效果方面更优于SSD算法.对于亮点、暗斑、条纹状、亮斑和暗点这5类瑕疵,其平均精准度分别提高了19.76%、22.84%、29.56%、34.55%和 38.14%.FPN-CBAM-SSD 算法能够满足实际应用需求,适应更加复杂的视场情况,可视为一种有效的紫外像增强器视场瑕疵检测新型方法.

    紫外像增强器视场瑕疵检测机器视觉深度学习

    基于Kriging模型的液压管道防油击可靠性分析

    查从燚孙志礼刘勤董鹏飞...
    4364-4371页
    查看更多>>摘要:油击易造成管道破坏和泄漏等问题,传统的液压管道分析多基于确定性参数.由于制造误差、材料离散性以及环境变化等因素,实际工况下的管道参数往往具有随机不确定性.针对此问题,考虑不确定性的影响,建立液压管道的防油击可靠性分析模型.基于管路流固耦合四方程模型,利用特征线法进行油击作用下的管道动态特性分析,并以其引起的压力峰值是否超过屈服强度为判断依据,建立管道防油击的极限状态函数.由于极限状态函数为隐式,构建基于自适应Kriging模型的管道防油击可靠性分析方法,得到管道的油击失效概率.研究结果表明:基于自适应Kriging模型的可靠性方法在满足精度要求的前提下,能够大幅提高计算效率.

    液压管道油击可靠性特征线法Kriging模型

    安全凸空间与深度强化学习结合的机器人导航方法

    董明泽温庄磊陈锡爱杨炅坤...
    4372-4382页
    查看更多>>摘要:针对机器人在全局地图未知且环境内存在动态和静态障碍物场景中的导航问题,提出一种基于深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)的移动机器人导航方法.相较于其他应用于复杂动态环境的DRL机器人导航方法,该方法在动作空间设计、状态空间设计和奖励函数设计上进行了改进,并采用了控制环节与神经网络分离的设计,有助于将仿真研究便捷有效地实现在各类机器人的实际应用中.在动作空间设计上,为缩小可行轨迹的采样空间并同时满足短期动态避障和长期的全局导航需求,将通过激光点云数据计算得到的安全凸空间与机器人运动学极限的交集设定为机器人的动作空间,并从该动作空间中采样出参考位置点形成参考路径,而后机器人通过模型预测控制算法对参考路径进行跟踪.在状态空间和奖励函数的设计上,额外添加了安全凸空间、长短期参考位置点等元素.消融实验结果表明,该设计在各种静态和动态环境中都能达到更高的导航成功率、更短的耗时,并且具有较强的泛化能力.

    移动机器人导航深度强化学习安全凸空间模型预测控制动态未知环境

    水下火炮气幕式发射膛口流场演化特性的数值分析

    柏雯斌余永刚张欣尉
    4383-4394页
    查看更多>>摘要:为研究水下火炮采用气幕式发射条件下的膛口流场演化特性,建立气幕式发射二维非稳态膛口两相流模型,并验证模型的正确性,随后对30 mm滑膛式火炮气幕式发射的膛口初始射流流场及燃气射流流场进行数值模拟.计算结果表明:在弹丸推动作用下,弹前气幕向膛外扩展形成初始射流;初始射流先在膛口附近形成两道斜入射激波,并在中心轴线处发生正规反射,随着气幕内环境压力的衰减,两道入射激波又在近轴线区域发生非正规反射,形成初始射流瓶状激波结构;初始射流马赫盘位置基本保持不变,直径随时间呈线性增长,弹丸出膛后,火药燃气迅速向弹丸侧前方扩展,并快速吞噬初始射流马赫盘,在t=210μs时,入射激波首先在弹底壁面发生非正规反射,随后在靠近轴线处又发生两次非正规反射,形成双三波点的瓶状激波结构,燃气射流马赫盘轴向位移随时间呈指数衰减规律,直径呈现增长-突增-稳定的趋势.

    水下发射膛口流场激波反射瓶状激波马赫盘

    基于DQN变动力智能决策的轨迹规划

    梅泽伟李天任朱佳琳邵星灵...
    4395-4406页
    查看更多>>摘要:针对航天飞行器气动力不足难以维持应急侧向操纵确保安全避开障碍物的问题,提出一种基于深度Q学习网络(Deep Q-learning Network,DQN)变动力智能决策的轨迹规划方法.根据变动力航天飞行器运动学方程,设计基于航程误差的纵向制导律和考虑避开障碍物的横侧向制导律,用于实时校正倾侧角的幅值和符号,保证终端制导精度和绕飞安全性.从变动力智能决策层面出发,将航天飞行器动力档位调节问题转化为马尔可夫决策过程,以攻角、马赫数以及航天飞行器与障碍物的相对距离为状态空间,以航天飞行器动力档位为动作空间,设计考虑碰撞概率和终端约束偏差的奖励函数,构建DQN网络对智能体进行训练,以得到最佳动力档位.仿真结果表明,所提算法可以赋能航天飞行器在满足终端约束条件下提升运动过程的横向避障能力.

    航天飞行器深度Q学习网络变动力智能决策轨迹规划

    Zr基BMG-W含能破片的力学性能与毁伤性能

    胡敖博赵超越陈进陈鹏...
    4407-4422页
    查看更多>>摘要:为揭示Zr基块体金属玻璃(Bulk Metallic Glass,BMG)-W含能破片的强塑性协同提升机制,并阐明其冲击毁伤过程,采用放电等离子烧结法制备了系列球形W颗粒含量不同的Zr基BMG-W含能破片,并通过准静态压缩与弹道枪加载侵彻双层靶实验深入研究其力学性能与毁伤性能.研究结果表明:W颗粒的添加显著提升了 Zr基BMG-W含能破片的力学性能,烧结温度为370~385 ℃,W颗粒体积含量为20%~40%的Zr基BMG-W含能破片均具有优于纯BMG的强度与塑性,其中380℃下制备的Zr基BMG-40W含能破片的断裂强度与塑性应变最大,分别为2 047.0 MPa与16.6%.Zr基BMG-W含能破片的强塑性协同提升机制包含2方面:W颗粒阻碍剪切带快速扩展,使其转向、增殖,延缓含能破片的断裂失效;模量失配引起的剪切带萌生与扩展使W颗粒附近BMG基体中形成局部塑性变形区域,降低了 BMG基体对W颗粒的空间约束,W颗粒自身发生塑性变形,推迟含能破片的断裂失效.随W颗粒含量增加,Zr基BMG-W含能破片的毁伤性能先增加、后减小,但均优于纯BMG含能破片,其中Zr基BMG-40W含能破片的毁伤性能最强,扩孔比为27.9.Zr基BMG-W含能破片的冲击毁伤过程主要包括一次爆燃、动能穿孔、二次爆燃与后效毁伤.

    含能破片力学性能双层靶毁伤性能扩孔面积

    基于MLAT-DRL算法的协同区域信息采集策略

    娄抒瀚王冲冲龚炜邓立原...
    4423-4434页
    查看更多>>摘要:针对对抗环境下无人机集群协同信息采集任务面临的环境结构复杂、集群通信受阻等难题,提出一种基于多层次混合观测空间与注意力机制的深度强化学习(Multi-Level hybrid obser-vation space with Attention-Deep Reinforcement Learning,MLAT-DRL)算法,用于信息采集任务中无人机的决策.采用集中式训练、分布式执行(Centralized Training with Decentralized Execution,CTDE)范式,实现无通信条件下无人机集群的高效协同;提出多层次混合观测空间方法,形成环境特征的多尺度表达,实现了对全局信息和局部观测的高效利用;在算法网络结构中引入结合注意力(At-tention)机制的循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN),提高了无人机集群的风险感知能力;采用优先经验回放(Priority Experience Replay,PER)策略,提高样本利用率,降低训练难度.经过仿真实验验证,MLAT-DRL算法在数据采集和风险规避等方面效果均优于基线算法.

    无人机集群区域信息采集多智能体强化学习多层次混合观测空间注意力机制

    无通信条件下基于视觉毁伤评估的弹群对地目标自主攻击决策

    徐艺博颜佳润曾志文吕云霄...
    4435-4450页
    查看更多>>摘要:面向利用巡飞弹集群对地面高防御移动目标进行作战的任务场景,提出基于高度划分巡飞弹不同作战功能的攻击决策流程方法.通过在任一巡飞弹部署YOLO X与VGG-16耦合的察打评估一体在线目标识别与毁伤评估网络(YOLO-VGGNet),能够使弹群仅基于视觉感知信息在无通信条件下进行自主作战.同时提出一种末端再评估与目标攻击点选取方法,使得巡飞弹既能在飞临目标的攻击末端对地面目标进行再评估,又能对目标未受打击的特征部位进行定位,从而弹群节点均能自主决定是否继续进行攻击并优先攻击目标的特征部位.仿真实验结果表明:在无通信条件下,通过应用所提的基于YOLO-VGGNet的在线毁伤评估网络,巡飞弹集群既能对任务区域中的运动目标进行完全毁伤,又能减少不必要的弹药损耗并优先攻击目标特征部位,研究有望提升弹群整体作战效能.

    大规模分布式弹群作战察打评估一体无通信条件末端攻击决策视觉毁伤评估

    燃烧室双旁侧二次进气固体燃料冲压发动机燃烧特性

    常亚武志文王锐高琨鹏...
    4451-4461页
    查看更多>>摘要:针对固体燃料冲压发动机中因扩散燃烧带来的燃速与燃烧效率偏低问题,提出一种燃烧室双旁侧二次进气固体燃料冲压发动机方案,以提高固体燃料冲压发动机燃烧性能.基于标准k-ε湍流模型和涡耗散方程建立冲压发动机燃烧模型,并对冲压发动机基本模型(无旁侧进气)与双旁侧二次进气冲压发动机模型的内流场、燃面退移速率、燃烧效率等展开仿真计算,同时研究了旁路比对双旁侧二次进气冲压发动机性能的影响.仿真结果表明:燃烧室双旁侧二次进气冲压发动机内流场将出现二次回流区、旋流区等新的流场特征,在一定程度上有助于增强发动机掺混燃烧;燃烧效率和比冲随旁路比的增加呈现先增加、后降低趋势,并在旁路比为60%时二者最高,相较冲压发动机基本模型燃烧效率提升了将近40%、比冲提高了 12.09%;推力随旁路比增加整体呈现增加趋势,在旁路比为60%时增量最大,之后推力增益效果随着旁路比的增加逐渐减小.

    固体燃料冲压发动机二次进气燃面退移速率燃烧效率推力比冲