基于机器学习的陶瓷-复合材料混合装甲弹道性能预测研究

为解决现代战场对轻量化高效装甲的迫切需求，研究人员采用LS-DYNA数值模拟与机器学习（ML）算法（MLP/SVM/DT）相结合的方法，系统分析了Al2O3陶瓷与Kevlar-29/UHMWPE复合层状结构的弹道性能。研究发现SVM模型对子弹残余速度预测准确率最高，为装甲设计提供了高效AI辅助方案，可显著降低试验成本并加速新型装甲开发。

　　

在现代军事科技快速发展的背景下，战场威胁形态正经历革命性变革。无人机(UAV)的普及、新型单兵武器系统的涌现以及高动能弹药的广泛应用，对传统装甲防护系统提出了前所未有的挑战。当代装甲不仅需要承受高速弹体的冲击，还需兼顾轻量化、柔韧性和高效能量吸收等多重性能指标。这一需求催生了陶瓷-复合材料混合装甲的快速发展，其中氧化铝(Al₂O₃)陶瓷因其超高硬度和优异的能量耗散能力成为首选前层材料，而凯夫拉(Kevlar)和超高分子量聚乙烯(UHMWPE)等高性能纤维则因其出色的比强度和比模量被广泛应用于背板支撑层。

传统装甲研发严重依赖耗时费力的物理试验和计算密集的数值模拟，如有限元分析(FEA)。虽然LS-DYNA等软件能够精确模拟弹道冲击过程，但单次仿真往往需要数小时甚至数天时间。这种低效的研发模式难以满足现代战争对快速迭代设计的需求，也极大限制了新型装甲材料的探索空间。

为突破这一瓶颈，研究人员创新性地将机器学习(ML)技术与传统数值模拟相结合，开展了一项系统性研究。该工作通过LS-DYNA软件构建了包含735组弹道冲击案例的数据库，涵盖5种Al_{23厚度(4-8mm)、多种Kevlar-29/UHMWPE组合比例以及700-1000m/s速度范围的7.62mm穿甲弹冲击场景。基于这一数据集，研究团队训练了多层感知器(MLP)、支持向量机(SVM)和决策树(DT)三种机器学习模型，首次实现了对混合装甲残余速度的快速准确预测。}

关键技术方法包括：1) 使用LS-DYNA进行参数化弹道冲击模拟，建立包含陶瓷厚度、复合材料配置和弹速等变量的数据库；2) 采用WEKA平台实施ML算法训练与验证；3) 通过决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)三项指标评估模型性能。

数值分析
研究采用Ansys/SpaceClaim建立四分之一轴对称模型，前层为40mm宽六边形Al₂O₃陶瓷，背板由Kevlar-29和UHMWPE按不同厚度组合构成，总厚度保持10mm。通过设置三种失效应变(FS)准则，模拟了弹体侵彻过程中的材料损伤演化。

结果与讨论
数据分析显示，陶瓷厚度与残余速度呈显著负相关——当Al₂O₃厚度从4mm增至8mm时，平均残余速度降低23.7%。在机器学习模型比较中，SVM表现出最优预测性能(R2=0.982)，其预测误差仅为实验值的±2.3%。特别值得注意的是，复合层中UHMWPE占比超过60%时，装甲整体吸能效率提升19.5%，证实了该材料在高应变率载荷下的优越性。

结论
该研究成功验证了机器学习在弹道防护领域的应用价值：SVM算法仅需毫秒级运算即可获得与传统仿真高度吻合的预测结果，使装甲设计周期从数周缩短至数小时。通过揭示Al₂O₃厚度与UHMWPE含量对防护性能的协同影响规律，为下一代轻量化装甲的组分优化提供了明确指导。MUTU Halil Burak等学者开创的"数值模拟+AI"范式，不仅大幅降低了研发成本，更为复杂防护系统的智能设计树立了新标准。这项发表于《Materials Today Communications》的研究，标志着装甲材料开发正式迈入数字化智能时代。