水下爆炸載荷的統(tǒng)計特性

張 婧，袁 海，王春雨，閆 巖

(江蘇科技大學(xué) 船舶與海洋工程學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江 212003)

水下爆炸載荷的統(tǒng)計特性

張 婧，袁 海，王春雨，閆 巖

(江蘇科技大學(xué) 船舶與海洋工程學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江 212003)

為研究水下爆炸載荷的概率密度，選取炸藥密度、水密度作為隨機變量，基于乘同余組合發(fā)生器，利用Fortran語言編寫隨機數(shù)生成程序，產(chǎn)生100組隨機變量的樣本；采用有限元程序LS-DYNA對水下爆炸沖擊波進行仿真計算，得到?jīng)_擊波的峰值壓力；并檢驗其是否服從正態(tài)分布，驗證最大熵法程序的正確性，采用最大熵法擬合其概率密度函數(shù)，研究爆炸載荷的統(tǒng)計規(guī)律，得到不同爆距，不同時刻的沖擊波峰值壓力的概率密度。該方法可較好地解決爆炸載荷的隨機數(shù)理統(tǒng)計模型，為進一步進行結(jié)構(gòu)的可靠性分析提供理論依據(jù)。

水下爆炸載荷；峰值壓力；最大熵法；概率密度

0 引 言

目前國內(nèi)外對水下爆炸沖擊波載荷的研究主要有實驗法、數(shù)值仿真法。由于實驗研究中測量數(shù)據(jù)困難、危險大、實驗費用高昂等原因，所以大部分研究采用的是數(shù)值仿真方法。水下爆炸過程非常不穩(wěn)定，很難重復(fù)進行，很大程度上體現(xiàn)了爆炸載荷的隨機性。雖然結(jié)構(gòu)在爆炸載荷作用下的響應(yīng)分析有許多學(xué)者做過相關(guān)的研究[1 – 4]，并取得豐富成果，但對爆炸載荷的統(tǒng)計模型只有美國的USACE進行了43組爆炸試驗，選擇不同的爆距、裝藥量得到爆炸波壓力時程曲線。而從國家安全性考慮，詳細的載荷數(shù)據(jù)，尤其是裝藥量和爆距等參數(shù)都不對外公開[5]。

考慮到缺少關(guān)于爆炸載荷統(tǒng)計規(guī)律的信息，假設(shè)參數(shù)服從正態(tài)分布來實現(xiàn)對爆炸載荷的統(tǒng)計研究，目前水下爆炸載荷的計算公式僅限于Cole提出的經(jīng)驗公式[6]。本文采用蒙特卡羅方法，隨機生成參數(shù)數(shù)組，通過有限元分析，得到?jīng)_擊波的峰值壓力，并檢驗其是否服從正態(tài)分布，利用最大熵法擬合其概率密度函數(shù)，得到不同爆距、不同時刻的沖擊波峰值壓力的概率密度函數(shù)，分析爆炸載荷參數(shù)對統(tǒng)計規(guī)律的影響。

1 最大熵法

對于一個隨機變量，熵定義為[7]

而對于離散隨機變量，熵為

式中：f（X）為隨機變量X的概率密度函數(shù)；f（xi）為離散點的概率密度函數(shù)。

最大熵法的基本方程為

式中，mi為X的第i階原點矩。

由駐值條件

可以得到

由式（8）可知，要使等式成立，被積函數(shù)必定為0，所以有

由式（9）可以得到最大熵概率密度函數(shù)為

下面確定拉格朗日乘子λ0和λi的值，將式（9）代入式（4）中，得到

將式（12）對λi求導(dǎo)，可得

將式（13）對λi求導(dǎo)，可得

由式（14）和式（15）可得

根據(jù)式（16）可求得λ1，λ2，…，λi，再由式（14）可得到λ0，為了方便求解，將式（16）作如下變形：

然后利用最小二乘法原理，使余量的平方和為最小的條件來確定λi，即

求解上式較好的方法是采用非線性優(yōu)化方法。

采用Fortran語言編制最大熵法擬合概率密度函數(shù)的程序，分別用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布、對數(shù)正態(tài)分布、Weibull分布，極值Ⅰ型分布[8]來驗證自編程序的正確性。

標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布密度函數(shù)為

對數(shù)正態(tài)分布密度函數(shù)為

Weibull分布密度函數(shù)為

極值Ⅰ型密度函數(shù)為

最大熵法與解析解的比較如圖1所示，A實線曲線為采用最大熵法擬合得到的密度函數(shù)，B虛線曲線為概率密度的真實分布。從圖1可看出，采用最大熵法擬合得到的密度函數(shù)與真實的密度函數(shù)分布比較，兩者吻合較好，說明自編程序最大熵法能夠很好地擬合密度函數(shù)。

2 水下爆炸載荷的統(tǒng)計特性

2.1 有限元模型的建立

水域的網(wǎng)格尺寸大小為50 mm，建模時避免三角形單元，采用Solid單元，水域添加無反射邊界條件。有限元模型如圖2所示。

2.2 隨機變量的確定

2.2.1 確定隨機變量的均值和變異系數(shù)

選用TNT炸藥，假設(shè)其密度ρ服從正態(tài)分布，水的密度服從正態(tài)分布。各隨機變量的均值和變異系數(shù)如表1所示。

表 1 各隨機變量的均值μ和變異系數(shù)VTab. 1 Mean and coefficient of variation of the random variables

2.2.2 隨機數(shù)的生成

利用乘同余法產(chǎn)生均勻分布的隨機數(shù)[9]：

式中：α和M均為預(yù)先選定的常數(shù)；ri為[0，1]之間均勻分布的隨機數(shù)。

采用隨機數(shù)產(chǎn)生程序得到100個均勻分布隨機數(shù)。

2.2.3 數(shù)值仿真計算結(jié)果

沖擊波在不同時刻的傳播過程如圖3所示，沖擊波峰值壓力呈指數(shù)衰減趨勢。

水中沖擊波峰值壓力的平均值與經(jīng)驗公式對比，如圖4 所示。通過對峰值壓力的統(tǒng)計分析，可看出：

1）隨著爆距的增加，水下爆炸沖擊波的峰值壓力衰減較快，隨著沖擊波的傳播，當(dāng)爆距大于0.5 m時，沖擊波的峰值壓力的衰減速率相對減小；

2）水下爆炸沖擊波的峰值壓力與裝藥量呈線性相關(guān)，隨著裝藥量的增加，峰值壓力相應(yīng)增大，同時傳播介質(zhì)（水）也影響著沖擊波峰值壓力大小，裝藥量相同的情況下隨著水的密度增加沖擊波峰值壓力也相應(yīng)增大，這表明了傳播介質(zhì)也影響了沖擊波的壓力峰值。

2.2.4 結(jié)果統(tǒng)計分析

2.2.4.1W檢驗

W檢驗，又稱Shapiro-Wilk檢驗[9]，是一種基于相關(guān)性的算法。通過計算可得到一個相關(guān)系數(shù)，如果數(shù)值越接近1，就表明數(shù)據(jù)和正態(tài)分布擬合得越好。

計算式為：

其檢驗步驟如下：

②計算上式分母；

③計算α值；

④計算檢驗統(tǒng)計量W；

⑤若W值小于判斷界限值Wα，按顯著性水平α舍棄正態(tài)性假設(shè)；若W＞W(wǎng)α，接受正態(tài)性假設(shè)。

利用origin8.0程序直接進行W檢驗計算，若W＞W(wǎng)α，則服從正態(tài)分布。

2.2.4.2 峰值壓力概率密度統(tǒng)計

對100組數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，選取爆距為0.1 m處的壓力峰值進行頻數(shù)統(tǒng)計，如圖5所示。由于頻數(shù)直方圖的形狀類似正態(tài)分布，假設(shè)0.1 m處沖擊波峰值壓力服從正態(tài)分布，則均值和標(biāo)準(zhǔn)差的估計值為：

擬合概率密度函數(shù)為：

利用origin8.0程序直接進行W檢驗計算可知，W=0.982 0。對于n=50，顯著性水平α=0.05時，W的Wα臨界值=0.947。W＞W(wǎng)α，服從正態(tài)分布。概率密度曲線如圖6所示。

2.2.4.3 不同時刻概率密度統(tǒng)計

對0.002 48 ms沖擊波壓力峰值進行頻數(shù)統(tǒng)計，如圖7所示。由于頻數(shù)直方圖的形狀類似正態(tài)分布，假設(shè)0.024 8 ms沖擊波峰值壓力服從正態(tài)分布，則均值和標(biāo)準(zhǔn)差的估計值為：

擬合概率密度函數(shù)為：

利用origin8.0程序直接進行W檢驗計算可知，W=0.972 5。對于n=50，顯著性水平α=0.05時，W的Wα臨界值=0.947。W＞W(wǎng)α，服從正態(tài)分布。沖擊波峰值的概率密度曲線如圖8所示。

對0.007 47 ms沖擊波壓力峰值進行頻數(shù)統(tǒng)計，如圖9所示。利用origin8.0程序直接進行W檢驗計算可知，W=0.972 5。對于n=50，顯著性水平α=0.05時，W的Wα臨界值=0.947。W＜Wα，不服從正態(tài)分布。利用最大熵法求解沖擊波峰值的概率密度曲線如圖10所示。

選取0.125 ms的壓力峰值進行頻數(shù)統(tǒng)計，如圖11所示。利用origin8.0程序直接進行W檢驗計算可知，W=0.912 0。對于n=50，顯著性水平α=0.05時，W的Wα臨界值=0.947。W＜Wα，不服從正態(tài)分布。利用最大熵法求解沖擊波峰值的概率密度曲線如圖12所示。

3 結(jié) 語

采用蒙特卡羅和有限元相結(jié)合的方法，對水下爆炸載荷的統(tǒng)計規(guī)律進行研究，得出如下結(jié)論：

1）水（傳播介質(zhì)）的密度影響了沖擊波壓力峰值，水（傳播介質(zhì)）的密度越大沖擊波峰值壓力也相應(yīng)增大。

2）建立基于較少數(shù)量的樣本數(shù)據(jù)得到水下爆炸載荷的隨機信息的樣本擬合法。給出了隨機變量正態(tài)分布類型的檢驗方法以及利用最大熵法擬合非正態(tài)分布隨機變量概率密度函數(shù)的方法。最大熵法可較好地擬合爆炸載荷的隨機數(shù)理統(tǒng)計模型。

3）本文方法能夠?qū)^少數(shù)量的樣本進行擬合的基礎(chǔ)上，充分利用隨機變量的具體信息，采用最大熵法擬合水下爆炸載荷的概率密度，方法簡便，避免了成本較高的水下爆炸試驗。

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Statistic characteristic of underwater explosion load

ZHANG Jing, YUAN Hai, WANG Chun-yu, YAN Yan
(School of Naval Architecture and Ocean Engineering, Jiangsu University of Science and Technology, Zhenjiang 212003, China)

In order to study probability density of underwater explosion load, density of explosive and density of water are considered as basic random variables. 100 samples of random variables are obtained using the Fortran program by which random numbers could be generated. The simulation of underwater explosion load is carried out by LS-DYNA, peak pressure of shock wave is obtained and verify whether it obey the normal distribution. Verify the correctness of the maximum entropy method, maximum entropy method is used to fit the probability density function of the peak pressure in different blast distance and different time. The method can be used to solve the random statistics model of explosion load, and it can provide the theoretical basis for the reliability analysis of the structure.

underwater explosion load；peak pressure；maximum entropy method；probability density

O38

A

1672 – 7649(2017)09 – 0012 – 05

10.3404/j.issn.1672 – 7649.2017.09.003

2016 – 09 – 05；

2016 – 11 – 01

國家自然科學(xué)基金資助項目(51509113)；江蘇省高校自然基金資助項目(16KJA580003，14KJB580005)；江蘇省重點實驗室開放基金資助項目(CJ1403)

張婧(1983 – )，女，博士，副教授，研究方向為爆炸力學(xué)。