
Acta Armamentarii ›› 2025, Vol. 46 ›› Issue (11): 250019-.doi: 10.12382/bgxb.2025.0019
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ZHANG Xiuli1,2, ZHANG Jie1,2,*(
), QI Xiaopeng1,2, WANG Zhiyong1,2, LIU Zhifang1,2, WANG Zhihua1,2
Received:2025-01-06
Online:2025-11-27
Contact:
ZHANG Jie
CLC Number:
ZHANG Xiuli, ZHANG Jie, QI Xiaopeng, WANG Zhiyong, LIU Zhifang, WANG Zhihua. Prediction Model of Concrete Penetration Depth Based on Unbiased Feature Selection[J]. Acta Armamentarii, 2025, 46(11): 250019-.
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| 数据 来源 | 数据 数量 | 弹体 质量 m/kg | 弹体直径 d/mm | 弹体长度 l/mm | 曲率半径 与弹径之 比CRH | 靶板厚度 h/mm | 靶板强度 fc/MPa | 靶板密度 ρc/(kg·m-3) | 侵彻速度 v/(m·s-1) | 侵彻深度 x/mm |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Forrestal等[ | 9 | 0.478~1.608 | 20.3~30.5 | 203.2~304.8 | 3 | 910~2 130 | 51~62.8 | 2300 | 450~821 | 300~1230 |
| Frew等[ | 7 | 12.89~13.08 | 76.2 | 530.73 | 3 | 910~1830 | 23 | 164~337 | 310~1020 | |
| Forrestal等[ | 17 | 0.904~0.906 | 26.9 | 242.4 | 2 | 760~1830 | 32.4~108.3 | 277~800 | 173~958 | |
| Frew等[ | 8 | 0.478~1.62 | 20.3~30.5 | 203.2~304.7 | 3 | 940~2240 | 58.4 | 2300 | 442~815 | 287~1230 |
| Forrestal等[ | 15 | 12.9~13.158 | 76.2 | 530.73 | 3~6 | 1220~1830 | 23~39 | 2040~2250 | 139.3~456.4 | 240~1250 |
| Gomez等[ | 14 | 0.0144~0.0153 | 6.4 | 64.34 | 4.8 | 406 | 38.15 | 2337 | 183~616 | 24.26~135.13 |
| Wu等[ | 20 | 0.333~0.346 | 25.3 | 151.9 | 3 | 650 | 67.5~125.2 | 510~850 | 116~346 | |
| Zhang等[ | 17 | 0.015 | 12.6 | 23.93 | 2.5 | 150 | 45.5~112.5 | 657.9~694.4 | 28.5~48.5 | |
| 齐爱东等[ | 10 | 4.43 | 57 | 465 | 4 | 600~1000 | 30 | 2600 | 340.2~497.2 | 290~500 |
| 柴传国[ | 6 | 1.394~1.41 | 40 | 213 | 2~4.55 | 1200 | 14.8 | 2238 | 419~780 | 384~1019 |
| 沈河涛[ | 9 | 2.83~2.9 | 50.8 | 339 | 5.157 | 800~1000 | 30 | 2400 | 497.5~637.3 | 626~821 |
| 刘士践等[ | 12 | 0.48 | 30 | 195 | 3 | 800 | 85 | 2560 | 315~664 | 90~247 |
| 王磊[ | 21 | 0.0639~0.098 | 12.66~14.48 | 76.25~95.32 | 2~3 | 360~400 | 30.8 | 2 300 | 283.5~565.5 | 73.25~239.53 |
| 黄民荣[ | 5 | 4.43 | 57 | 456.4 | 4 | 600~1200 | 35 | 2 450 | 340.2~590 | 310~625 |
| 李清献[ | 5 | 0.241 | 27.3 | 220.7 | 8.54 | 24.1 | 2356 | 398~465 | 155~201 | |
| 周宁等[ | 5 | 25 | 100 | 666 | 3000 | 35 | 310~468 | 590~1190 | ||
| 邓佳杰[ | 13 | 0.0655~0.541 | 14.5~30 | 87~180 | 4 | 1000 | 40.3~45.1 | 523.1~797.8 | 127~450 |
Table 1 Main source and parameter range of test data of ogive-nose projectile penetrating a plain concrete target plate
| 数据 来源 | 数据 数量 | 弹体 质量 m/kg | 弹体直径 d/mm | 弹体长度 l/mm | 曲率半径 与弹径之 比CRH | 靶板厚度 h/mm | 靶板强度 fc/MPa | 靶板密度 ρc/(kg·m-3) | 侵彻速度 v/(m·s-1) | 侵彻深度 x/mm |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Forrestal等[ | 9 | 0.478~1.608 | 20.3~30.5 | 203.2~304.8 | 3 | 910~2 130 | 51~62.8 | 2300 | 450~821 | 300~1230 |
| Frew等[ | 7 | 12.89~13.08 | 76.2 | 530.73 | 3 | 910~1830 | 23 | 164~337 | 310~1020 | |
| Forrestal等[ | 17 | 0.904~0.906 | 26.9 | 242.4 | 2 | 760~1830 | 32.4~108.3 | 277~800 | 173~958 | |
| Frew等[ | 8 | 0.478~1.62 | 20.3~30.5 | 203.2~304.7 | 3 | 940~2240 | 58.4 | 2300 | 442~815 | 287~1230 |
| Forrestal等[ | 15 | 12.9~13.158 | 76.2 | 530.73 | 3~6 | 1220~1830 | 23~39 | 2040~2250 | 139.3~456.4 | 240~1250 |
| Gomez等[ | 14 | 0.0144~0.0153 | 6.4 | 64.34 | 4.8 | 406 | 38.15 | 2337 | 183~616 | 24.26~135.13 |
| Wu等[ | 20 | 0.333~0.346 | 25.3 | 151.9 | 3 | 650 | 67.5~125.2 | 510~850 | 116~346 | |
| Zhang等[ | 17 | 0.015 | 12.6 | 23.93 | 2.5 | 150 | 45.5~112.5 | 657.9~694.4 | 28.5~48.5 | |
| 齐爱东等[ | 10 | 4.43 | 57 | 465 | 4 | 600~1000 | 30 | 2600 | 340.2~497.2 | 290~500 |
| 柴传国[ | 6 | 1.394~1.41 | 40 | 213 | 2~4.55 | 1200 | 14.8 | 2238 | 419~780 | 384~1019 |
| 沈河涛[ | 9 | 2.83~2.9 | 50.8 | 339 | 5.157 | 800~1000 | 30 | 2400 | 497.5~637.3 | 626~821 |
| 刘士践等[ | 12 | 0.48 | 30 | 195 | 3 | 800 | 85 | 2560 | 315~664 | 90~247 |
| 王磊[ | 21 | 0.0639~0.098 | 12.66~14.48 | 76.25~95.32 | 2~3 | 360~400 | 30.8 | 2 300 | 283.5~565.5 | 73.25~239.53 |
| 黄民荣[ | 5 | 4.43 | 57 | 456.4 | 4 | 600~1200 | 35 | 2 450 | 340.2~590 | 310~625 |
| 李清献[ | 5 | 0.241 | 27.3 | 220.7 | 8.54 | 24.1 | 2356 | 398~465 | 155~201 | |
| 周宁等[ | 5 | 25 | 100 | 666 | 3000 | 35 | 310~468 | 590~1190 | ||
| 邓佳杰[ | 13 | 0.0655~0.541 | 14.5~30 | 87~180 | 4 | 1000 | 40.3~45.1 | 523.1~797.8 | 127~450 |
| 名称 | 具体公式内容 | ||
|---|---|---|---|
| 美国陆军工程兵(ACE)公式 (144m/s<v<310m/s 3≤h/d≤18) | | ||
| 修正国防研究委员会(NDRC)公式 (152m/s<v<300m/s 0.6≤x/d≤2.0) | G=3.8×10-5 | | G≥1 |
| | G<1 | ||
| 弹道研究实验室(BRL)公式 (600m/s≤v≤800m/s) | | ||
| Kar公式 (20MPa≤fc≤60MPa) | G=3.8×10-5 | | G≥1 |
| | G<1 | ||
| Haldar-Hamieh公式 (20MPa≤fc≤35MPa) 300m/s≤v≤800m/s | | Ia= | 0.3≤Ia≤4.0 |
| | 4.0≤Ia≤21 | ||
| | 21≤Ia≤455 | ||
| Petry公式 (500m/s≤v≤2500m/s) | | ||
| 英国原子能管理局(UKAEA)公式 (v<340m/s m<500kg) | G=3.8×10-5 | | G≤0.0726 |
| | 0.0726≤G≤1.06 | ||
| | G≥1.06 | ||
| Forrestal公式 (200m/s≤v≤600m/s m<500kg) | | | x≤2d |
| | c= | x>2d | |
| Chen公式 (200m/s≤v≤600m/s) | | I= | |
| N= | |||
| | S=72 | | |
| | k= | | |
Table 2 Content and scope of application of nine groups of empirical formulas[26]
| 名称 | 具体公式内容 | ||
|---|---|---|---|
| 美国陆军工程兵(ACE)公式 (144m/s<v<310m/s 3≤h/d≤18) | | ||
| 修正国防研究委员会(NDRC)公式 (152m/s<v<300m/s 0.6≤x/d≤2.0) | G=3.8×10-5 | | G≥1 |
| | G<1 | ||
| 弹道研究实验室(BRL)公式 (600m/s≤v≤800m/s) | | ||
| Kar公式 (20MPa≤fc≤60MPa) | G=3.8×10-5 | | G≥1 |
| | G<1 | ||
| Haldar-Hamieh公式 (20MPa≤fc≤35MPa) 300m/s≤v≤800m/s | | Ia= | 0.3≤Ia≤4.0 |
| | 4.0≤Ia≤21 | ||
| | 21≤Ia≤455 | ||
| Petry公式 (500m/s≤v≤2500m/s) | | ||
| 英国原子能管理局(UKAEA)公式 (v<340m/s m<500kg) | G=3.8×10-5 | | G≤0.0726 |
| | 0.0726≤G≤1.06 | ||
| | G≥1.06 | ||
| Forrestal公式 (200m/s≤v≤600m/s m<500kg) | | | x≤2d |
| | c= | x>2d | |
| Chen公式 (200m/s≤v≤600m/s) | | I= | |
| N= | |||
| | S=72 | | |
| | k= | | |
| 研究对象及 冲击结果 | 参数 | 最小值 | 中位值 | 最大值 | 平均值 | 标准差 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 子弹 | 质量/kg | 0.0144 | 1.16 | 25 | 2.36 | 3.83 |
| 密度/(kg·m-3) | 7830 | 7830 | 8118 | 7895 | 115.94 | |
| 长度/mm | 23.93 | 232.3 | 684 | 240.46 | 125.94 | |
| 直径 | 6.4 | 30 | 125 | 33.87 | 18.72 | |
| CRH | 2 | 3.66 | 8.54 | 3.61 | 0.90 | |
| 抗拉强度/MPa | 550 | 1677 | 1730 | 1570.64 | 283.71 | |
| 屈服强度/MPa | 1000 | 1500 | 1999 | 1519.72 | 363.28 | |
| 靶板 | 厚度/mm | 40 | 1019.3 | 3000 | 1070.64 | 497.42 |
| 密度/(kg·m-3) | 2040.0 | 2303.5 | 2600.0 | 2344.91 | 92.93 | |
| 抗压强度/MPa | 14.8 | 39.45 | 125.2 | 43.93 | 19.84 | |
| 冲击 | 着靶速度/(m·s-1) | 63.2 | 569 | 859 | 518.32 | 190.93 |
| 结果 | 侵彻深度/mm | 20.34 | 352.18 | 1418.72 | 430.50 | 318.28 |
Table 3 Parameter range of dataset
| 研究对象及 冲击结果 | 参数 | 最小值 | 中位值 | 最大值 | 平均值 | 标准差 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 子弹 | 质量/kg | 0.0144 | 1.16 | 25 | 2.36 | 3.83 |
| 密度/(kg·m-3) | 7830 | 7830 | 8118 | 7895 | 115.94 | |
| 长度/mm | 23.93 | 232.3 | 684 | 240.46 | 125.94 | |
| 直径 | 6.4 | 30 | 125 | 33.87 | 18.72 | |
| CRH | 2 | 3.66 | 8.54 | 3.61 | 0.90 | |
| 抗拉强度/MPa | 550 | 1677 | 1730 | 1570.64 | 283.71 | |
| 屈服强度/MPa | 1000 | 1500 | 1999 | 1519.72 | 363.28 | |
| 靶板 | 厚度/mm | 40 | 1019.3 | 3000 | 1070.64 | 497.42 |
| 密度/(kg·m-3) | 2040.0 | 2303.5 | 2600.0 | 2344.91 | 92.93 | |
| 抗压强度/MPa | 14.8 | 39.45 | 125.2 | 43.93 | 19.84 | |
| 冲击 | 着靶速度/(m·s-1) | 63.2 | 569 | 859 | 518.32 | 190.93 |
| 结果 | 侵彻深度/mm | 20.34 | 352.18 | 1418.72 | 430.50 | 318.28 |
| 序号 | 处理方法 | 具体方法 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 简单方法 | 直接丢弃 | 简单直接;不引入额外偏差,保留了真实样本分布 | 丢失大量特征信息,导致模型过拟合或预测不准确 |
| 2 | 统计分析 | 填充固定值 | 保留了所有样本,避免信息丢失;计算高效 | 人为增加噪声 |
| 填充中位数、众数、平均数 | ||||
| 插值法 | ||||
| 3 | 机器学习 | KNN | 利用已有数据挖掘有意义的填充值 | 对异常值敏感;处理高维数据性能下降 |
| 随机森林 | 对噪声和异常数据鲁棒性好,可减少数据集中的信息损失 | 模型可解释性较低 |
Table 4 Missing value processing methods
| 序号 | 处理方法 | 具体方法 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 简单方法 | 直接丢弃 | 简单直接;不引入额外偏差,保留了真实样本分布 | 丢失大量特征信息,导致模型过拟合或预测不准确 |
| 2 | 统计分析 | 填充固定值 | 保留了所有样本,避免信息丢失;计算高效 | 人为增加噪声 |
| 填充中位数、众数、平均数 | ||||
| 插值法 | ||||
| 3 | 机器学习 | KNN | 利用已有数据挖掘有意义的填充值 | 对异常值敏感;处理高维数据性能下降 |
| 随机森林 | 对噪声和异常数据鲁棒性好,可减少数据集中的信息损失 | 模型可解释性较低 |
| 情况 编号 | 隐藏层 | 神经元 | 激活 函数 | 损失 函数 | 处理器 | 单次训练使 用的样本数 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | ||||||
| 1 | 3 | 32 | 32 | 32 | ReLU | MAPE | Adam | 2 |
| 2 | 3 | 32 | 28 | 32 | ReLU | 均方误差 | Adam | 2 |
| 3 | 3 | 32 | 28 | 46 | PReLU | 均方误差 | Adam | 2 |
| 4 | 3 | 32 | 64 | 64 | PReLU | MAPE | Adam | 2 |
Table 5 Hyperparameter combination summary
| 情况 编号 | 隐藏层 | 神经元 | 激活 函数 | 损失 函数 | 处理器 | 单次训练使 用的样本数 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | ||||||
| 1 | 3 | 32 | 32 | 32 | ReLU | MAPE | Adam | 2 |
| 2 | 3 | 32 | 28 | 32 | ReLU | 均方误差 | Adam | 2 |
| 3 | 3 | 32 | 28 | 46 | PReLU | 均方误差 | Adam | 2 |
| 4 | 3 | 32 | 64 | 64 | PReLU | MAPE | Adam | 2 |
| 公式 | MSE/10-3 | MAPE/% | R2 |
|---|---|---|---|
| ACE公式 | 55.58 | 37.88 | 0.451 |
| BRL公式 | 76.01 | 46.17 | 0.25 |
| NDRC公式 | 114.73 | 43.07 | -0.13 |
| UKAEA公式 | 59.65 | 39.66 | 0.41 |
| Kar公式 | 114.43 | 42.97 | -0.13 |
| Haladar-Hamieh公式 | 67.33 | 41.63 | 0.33 |
| Petry公式 | 239.82 | 131.56 | -1.37 |
| Forrestal公式 | 80.27 | 43.99 | 0.21 |
| Chen公式 | 76.91 | 41.80 | 0.24 |
| 本文融合模型 | 9.35 | 15.71 | 0.91 |
Table 6 The error of each penetration depth calculation model
| 公式 | MSE/10-3 | MAPE/% | R2 |
|---|---|---|---|
| ACE公式 | 55.58 | 37.88 | 0.451 |
| BRL公式 | 76.01 | 46.17 | 0.25 |
| NDRC公式 | 114.73 | 43.07 | -0.13 |
| UKAEA公式 | 59.65 | 39.66 | 0.41 |
| Kar公式 | 114.43 | 42.97 | -0.13 |
| Haladar-Hamieh公式 | 67.33 | 41.63 | 0.33 |
| Petry公式 | 239.82 | 131.56 | -1.37 |
| Forrestal公式 | 80.27 | 43.99 | 0.21 |
| Chen公式 | 76.91 | 41.80 | 0.24 |
| 本文融合模型 | 9.35 | 15.71 | 0.91 |
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