Розробка методу визначення зносу артилерійських стволів за акустичними полями пострілів

Автор(и)

  • Yevhenii Dobrynin Інститут Військово-Морських Сил Національного університету "Одеська морська академія" вул. Дідріхсона, 8, м. Одеса, Україна, 65029, Україна https://orcid.org/0000-0003-2777-3137
  • Maksym Maksymov Одеський національний політехнічний університет пр. Шевченка, 1, м. Одеса, Україна, 65044, Україна https://orcid.org/0000-0002-7536-2570
  • Viktor Boltenkov Одеський національний політехнічний університет пр. Шевченка, 1, м. Одеса, Україна, 65044, Україна https://orcid.org/0000-0003-3366-974X

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.206114

Ключові слова:

знос артилерійського ствола, початкова швидкість снаряда, балістична хвиля, дульна хвиля

Анотація

Досліджено можливість оцінки рівня зносу стволів артилерійських гармат за акустичними полями пострілів. Незважаючи на важливість знання поточного стану стволу, існуючі методи оцінки зносу недостатньо оперативні. Ці методи дають досить наближені оцінки або вимагають дорогого устаткування. На відміну від відомих методів, пропонований в статті метод оперативний, не вимагає великих витрат, може бути поєднаний з тренувальними стрільбами та легко автоматизується. Досліджено характеристики балістичної і дульної хвиль, що утворюються при пострілі з гармати, показані відмінності їх параметрів для стволів без зносу і стволів з критичним рівнем зношеності. Критеріальним показником зносу служить початкова швидкість снаряда. Показано, що за акустичними характеристиками постріл зі ствола, що має будь-яку ступень зносу, еквівалентний пострілу з гармати меншого калібру. Проведено обчислювальний експеримент на реальних акустичних сигналах, що зареєстровані при стрільбі 155 мм гаубиці. Обрано інформативні ознаки акустичних сигналів від пострілів, що дозволяють автоматично класифікувати стволи на два класи – стволи, придатні до використання, і стволи зі зносом, що перевищує критичний. Показано, що застосування методу опорних векторів (SVM) дозволяє впевнено класифікувати стволи за рівнем зносу на підставі часових і спектральних ознак балістичної і дульної хвиль. При аналізі акустичних сигналів від пострілів застосований кумулятивний аналіз спектральних характеристик. Це дало можливість суттєво підвищити ймовірність правильної класифікації стволів. Отримані результати корисні для практичного застосування в артилерійських підрозділах в польових умовах. Результати досліджень дозволяють розробити автоматизовану систему оцінки стану стволів з високою оперативністю, що забезпечує достатню в бойовій практиці точність оцінки рівня зносу стволів

Біографії авторів

Yevhenii Dobrynin, Інститут Військово-Морських Сил Національного університету "Одеська морська академія" вул. Дідріхсона, 8, м. Одеса, Україна, 65029

Науковий співробітник

Maksym Maksymov, Одеський національний політехнічний університет пр. Шевченка, 1, м. Одеса, Україна, 65044

Доктор технічних наук, професор, завідувач кафедри

Кафедра комп’ютерних технологій автоматизації

Viktor Boltenkov, Одеський національний політехнічний університет пр. Шевченка, 1, м. Одеса, Україна, 65044

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра інформаційних систем

Інститут комп’ютерних систем

Посилання

  1. Zakamennyh, I., Kucherova, V. G., Chervontseva, S. E. (Eds.) (2017). Proektirovanie spetsmashin, Ch. 1, Kn. 1. Artilleriyskie stvoly. Volgograd, 396.
  2. Pushkarev, A. M. (2018). Elementy teorii iznosa artilleriyskih stvolov. V Vserossiyskaya nauchno-prakticheskaya konferentsiya «Kalashnikovskie chteniya». Izhevsk, 87–92.
  3. Li, X., Mu, L., Zang, Y., Qin, Q. (2020). Study on performance degradation and failure analysis of machine gun barrel. Defence Technology, 16 (2), 362–373. doi: https://doi.org/10.1016/j.dt.2019.05.008
  4. Banerjee, A., Nayak, N., Giri, D., Bandha, K. (2019). Effect of Gun Barrel Wear on Muzzle Velocity of a typical Artillery Shell. 2019 International Conference on Range Technology (ICORT). doi: https://doi.org/10.1109/icort46471.2019.9069641
  5. Maciąg, P., Chałko, L. (2019). Use of sound spectral signals analysis to assess the technical condition of mechanical devices. MATEC Web of Conferences, 290, 01006. doi: https://doi.org/10.1051/matecconf/201929001006
  6. Zhitnik, V. E., Petrenko, V. N., Trofimenko, P. E., Gridin, V. I. (2011). Calculation of conditions of the departure of the shell from the trunks canal by means of ballistic station. Systemy ozbroiennia i viyskova tekhnika, 2 (26), 49–52.
  7. Pinezich, J. D., Heller, J., Lu, T. (2010). Ballistic Projectile Tracking Using CW Doppler Radar. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 46 (3), 1302–1311. doi: https://doi.org/10.1109/taes.2010.5545190
  8. Ka, M.-H., Vazhenin, N. A., Baskakov, A. I., Oh, C.-G. (2005). Analysis of Power Performance of a Muzzle Velocity Radar. 2005 5th International Conference on Information Communications & Signal Processing. doi: https://doi.org/10.1109/icics.2005.1689038
  9. Zubkov, A. N., Kashin, S. V., Leshchenko, S. I., Lob, Ya. D., Martyugov, S. A., Naumets, N. A. et. al. (2009). Artilleriyskaya ballisticheskaya stantsiya novogo pokoleniya. Artilleriyskoe i strelkovoe vooruzhenie, 4, 15–18.
  10. Budaretskiy, Y. I. (2015). Ways to increase the firing from cannons with the significant depreciation of the barrel. Systems of Arms and Military Equipment, 2 (42), 7–9.
  11. Pushkaryov, A. M., Vershinin, A. А., Volf, I. G. (2015). Estimation of artillery barrel wear. Izvestiya Tul'skogo gosudarstvennogo universiteta. Tehnicheskie nauki, 12 (1), 242–248.
  12. Alchinov, V. I., Sidorov, L. I., Chistova, G. K. (2019). Nadezhnost' tehnicheskih sistem voennogo naznacheniya. Moscow: Infra-Inzheneriya, 324.
  13. Jain, J., Soni, S., Sharma, D. (2011). Determination of Wear Rate Equation and Estimation of Residual Life of 155mm Autofrettaged Gun Barrel. The International Journal of Multiphysics, 5 (1), 1–8. doi: https://doi.org/10.1260/1750-9548.5.1.1
  14. Tsybulyak, B. (2016). Parameters degradation barrel artillery equipment during exploitation. Viyskovo-tekhnichnyi zbirnyk, 14, 121–126.
  15. Jankovych, R., Beer, S. (2011). T-72 tank barrel bore wear. International journal of mechanics, 5 (4), 353–360. Available at: http://www.naun.org/main/NAUN/mechanics/17-292.pdf
  16. Goncharenko, P. D., Haykov, V. L. (2012). Sovremennye sredstva kontrolya iznosa kanala orudiynogo stvola. Zbirnyk naukovykh prats akademiyi viiskovo-morskykh syl im. P.S. Nakhimova, 1 (9), 22–30.
  17. Haykov, V. L. (2013). Development of instrumental control methods and visualization of a gun barrels condition. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3 (7 (63)), 52–56. Available at: http://journals.uran.ua/eejet/article/view/14825/12627
  18. Zheng, D., Tan, H., Zhou, F. (2017). A design of endoscopic imaging system for hyper long pipeline based on wheeled pipe robot. AIP Conference Proceedings, 1820, 060001. doi: https://doi.org/10.1063/1.4977316
  19. Sokolov, A. V., Nasedkin, V. I., Kryuchkov, P. A., Naumov, D. N., Savinyh, S. A., Nikitin, I. S., Devyatkin, V. A. (2014). Optiko-elektronnaya sistema kontrolya iznosa kanalov stvolov. Oboronnaya tehnika, 10, 20–25.
  20. Suh, K. (2018). A design on robot system for artillery barrel inspection. International Journal of Pure and Applied Mathematics, 118 (19), 1835–1844. Available at: https://acadpubl.eu/jsi/2018-118-19/articles/19b/21.pdf
  21. Slutsky, V. E., Zaycev, A. A. (2014). On procedures of handling the ballistic preparation of artillery systems by applying the equipment of the check & test vehicle. Trudy Nizhegorodskogo gosudarstvennogo tehnicheskogo universiteta im. R.E. Alekseeva, 5 (107), 160–165.
  22. Chang, H., Wu, Y.-C., Tsung, T.-T. (2011). Characteristics and measurement of supersonic projectile shock waves by a 32-microphone ring array. Review of Scientific Instruments, 82 (8), 084902. doi: https://doi.org/10.1063/1.3622044
  23. Guo, S., Ma, Q., Zhou, X., Shao, R. (2012). Acoustic Recognition of Artillery Projectiles by SVM. Lecture Notes in Electrical Engineering, 345–351. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-642-25781-0_52
  24. Dagallier, A., Cheinet, S., Cosnefroy, M., Rickert, W., Weßling, T., Wey, P., Juvé, D. (2019). Long-range acoustic localization of artillery shots using distributed synchronous acoustic sensors. The Journal of the Acoustical Society of America, 146 (6), 4860–4872. doi: https://doi.org/10.1121/1.5138927
  25. Damarla, T. (2015). Battlefield Acoustics. Springer. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-16036-8
  26. Akman, Ç. (2017). Multi shooter Localization with Acoustic Sensors. Available at: http://etd.lib.metu.edu.tr/upload/12621435/index.pdf
  27. Makinen, T., Pertila, P., Auranen, P. (2009). Supersonic bullet state estimation using particle filtering. 2009 IEEE International Conference on Signal and Image Processing Applications. doi: https://doi.org/10.1109/icsipa.2009.5478625
  28. Sergienko, A. B. (2011). Tsifrovaya obrabotka signalov. Sankt-Peterburg: BHV-Peterburg, 768.
  29. Zhao, X. Y., Zhou, K. D., He, L., Lu, Y., Wang, J., Zheng, Q. (2019). Numerical Simulation and Experiment on Impulse Noise in a Small Caliber Rifle with Muzzle Brake. Shock and Vibration, 2019, 1–12. doi: https://doi.org/10.1155/2019/5938034
  30. Maher, R. C., Shaw, S. R. (2008). Deciphering gunshot recordings. 33rd International Conference: Audio Forensics-Theory and Practice. Available at: http://www.aes.org/e-lib/browse.cfm?elib=14410
  31. Naz, P., Marty, C. (2006). Sound detection and localization of small arms, mortars, and artillery guns. Unattended Ground, Sea, and Air Sensor Technologies and Applications VIII. doi: https://doi.org/10.1117/12.672936
  32. Rabinovich, E. V., Filipenko, N. Y., Shefel, G. S. (2018). Generalized model of seismic pulse. Journal of Physics: Conference Series, 1015, 052025. doi: https://doi.org/10.1088/1742-6596/1015/5/052025
  33. ISO 9613-1:1993. Acoustics – Attenuation of sound during propagation outdoors – Part 1: Calculation of the absorption of sound by the atmosphere (1993). ISO, 26.
  34. Bykov, A. P., Medvetskiy, S. V. (2010). K voprosu o koeffitsientah, harakterizuyushchih vnutriballisticheskiy protsess klassicheskogo artilleriyskogo vystrela. Izvestiya Rossiyskoy akademii raketnyh i artilleriyskih nauk, 2 (64), 75–80.
  35. Huseby, M. (2007). Noise emission data for M109, 155 mm field howitzer. Norwegian Defence Research Establishment (FFI), 45. Available at: https://publications.ffi.no/nb/item/asset/dspace:3388/07-02530.pdf
  36. Field Artillery Sound Ranging and Flash Ranging (1979). United States. Department of the Army, Headquarters, 231. Available at: https://books.google.com.ua/books/about/Field_Artillery_Sound_Ranging_and_Flash.html?id=0IhyEWUhBCsC&redir_esc=y
  37. Loucks, R. B., Davis, B. S., Moss, L. G., Pham, T., Fong, M. (1995). A Method of Identifying Supersonic Projectiles Using Acoustic Signatures. USA ARL, 223. Available at: https://apps.dtic.mil/dtic/tr/fulltext/u2/a299215.pdf
  38. Belov, V. V., Burkatovskaya, Yu. B., Krasnenko, N. P., Rakov, A. S., Rakov, D. S., Shamanaeva, L. G. (2018). Experimental and theoretical investigations of near-ground acoustic radiation propagation in the atmosphere. Atmospheric and Oceanic Optics, 5, 372–377. doi: https://doi.org/10.15372/aoo20180506
  39. Hacıhabiboğlu, H. (2017). Procedural Synthesis of Gunshot Sounds Based on Physically Motivated Models. Game Dynamics, 47–69. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-53088-8_4
  40. Wilson, D. K., White, M. J. (2010). Discrimination of Wind Noise and Sound Waves by Their Contrasting Spatial and Temporal Properties. Acta Acustica United with Acustica, 96 (6), 991–1002. doi: https://doi.org/10.3813/aaa.918362
  41. Becker, G., Güdesen, A. (2000). Passive sensing with acoustics on the battlefield. Applied Acoustics, 59 (2), 149–178. doi: https://doi.org/10.1016/s0003-682x(99)00023-7
  42. Dutoit, T., Marqués, F. (2009). Applied Signal Processing. A MATLAB™-Based Proof of Concept. Springer. doi: https://doi.org/10.1007/978-0-387-74535-0
  43. Kirsanov, E. A., Sirota, A. A. (2012). Obrabotka informatsii v prostranstvenno-raspredelennyh sistemah radiomonitoringa: statisticheskiy i neyrosetevoy podhody. Moscow: Fizmatlit, 344.
  44. Al-Jasri, G. Kh. M., Boltenkov, V. A., Chervonenko, P. P. (2016). Algoritms of cooperative heat trasfer leak detection in acoustic sensor nework. Elektrotekhnichni ta kompiuterni systemy, 21 (97), 92–97.
  45. Awad, M., Khanna, R. (2015). Support Vector Machines for Classification. Efficient Learning Machines, 39–66. doi: https://doi.org/10.1007/978-1-4302-5990-9_3
  46. Wang, L. (2005). Support Vector Machines: Theory and Applications. Springer. doi: https://doi.org/10.1007/b95439
  47. Temko, A., Nadeu, C. (2006). Classification of acoustic events using SVM-based clustering schemes. Pattern Recognition, 39 (4), 682–694. doi: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2005.11.005
  48. Hägele, D., Schefczik, F. (2018). Higher-order moments, cumulants, and spectra of continuous quantum noise measurements. Physical Review B, 98 (20). doi: https://doi.org/10.1103/physrevb.98.205143
  49. Antoni, J., Randall, R. B. (2006). The spectral kurtosis: application to the vibratory surveillance and diagnostics of rotating machines. Mechanical Systems and Signal Processing, 20 (2), 308–331. doi: https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2004.09.002
  50. Hixon, T. J., Weismer, G., Hoit, J. D. (2014). Preclinical speech science: Anatomy, physiology, acoustics, perception. Plural Publishing. Available at: https://psycnet.apa.org/record/2013-10861-000
  51. Demidova, L. A., Sokolova, Y. S. (2017). Two-stage data classification method based on SVM-algorithm and the k nearest neighbors algorithm. Vestnik of Ryazan State Radio Engineering University, 62, 119–132. doi: https://doi.org/10.21667/1995-4565-2017-62-4-119-132
  52. Algazinov, E. K., Dryuchenko, M. A., Minakov, D. A., Sirota, A. A., Shulgin, V. A. (2013). Methods pattern recognition elements of cereal mixes of results spectral characteristics in the separation system real time. Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Sistemniy analiz i informatsionnye tehnologii, 2, 9–19.

##submission.downloads##

Опубліковано

2020-06-30

Як цитувати

Dobrynin, Y., Maksymov, M., & Boltenkov, V. (2020). Розробка методу визначення зносу артилерійських стволів за акустичними полями пострілів. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3(5 (105), 6–18. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.206114

Номер

Том 3 № 5 (105) (2020): Прикладна фізика

Розділ

Прикладна фізика

Ліцензія

Авторське право (c) 2020 Yevhenii Dobrynin, Maksym Maksymov, Viktor Boltenkov

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.