CN111814387B - 一种破片初速确定方法和装置及电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种破片初速确定方法和装置及电子设备，包括：基于目标弹丸的标识信息和属性参数的第一对应关系，根据接收到的目标弹丸的标识信息获取目标弹丸的属性参数；将所述目标弹丸的属性参数及预设的待预测轴向位置输入到训练后的预测模型中，预测得到所述待预测轴向位置对应的破片初速；基于所述目标弹丸的破片初速及破片质量确定所述目标弹丸的爆破能力；根据所述爆破能力划分安全区域范围，并在位置坐标图上以目标弹丸的爆破点为中心进行标记显示。本发明可以通过将目标弹丸的属性参数输入到训练好的预测模型中，获得更准确的破片初速，解决划分安全范围区域不准确造成风险的问题。

Description

一种破片初速确定方法和装置及电子设备

技术领域

本发明涉及安全技术领域，具体涉及一种破片初速确定方法和装置及电子设备。

背景技术

战斗部是各类弹药和导弹毁伤目标的最终毁伤单元，主要由壳体、战斗装药、引爆装置和保险装置组成。针对杀爆战斗部的毁伤效应评估问题是毁伤评估领域研究的热点问题之一，对自然破片初速计算是其中非常重要的部分。在杀爆战斗部装药爆炸所释放能量作用下，壳体膨胀、破裂和飞散，壳体破裂时形成破片以一定的速度向外运动，此时后面的爆轰产物仍然作用在破片上，使其继续加速，当破片上爆轰产物作用力和空气阻力平衡时，破片速度达到最大值，该速度称为破片初速。破片初速是弹丸的重要性能参数，直接影响弹丸的终点威力。破片的初速可以通过理论分析的方法得到。

现有技术中，通过建立破片初速的计算模型来确定破片初速，为了简化分析，做以下几点假设：

1)炸药爆轰是瞬时的；2)不考虑爆轰产物沿装药轴向的飞散，爆轰产物的速度在径向呈线性分布；3)忽略弹体在破碎过程中消耗的能量，装药的全部能量都转换为爆轰产物和破片的动能；4)壳体爆炸后形成的破片具有相同的初速。

现有技术在确定破片初速时存在精确度低，效率低的问题，进而导致得到的战斗部的爆破威力不准确，在后续进行安全范围划分时可能造成较大的风险。

发明内容

本发明提供一种破片初速确定方法和装置及电子设备，用以通过将目标弹丸的属性参数输入到训练好的预测模型中，获得更准确的破片初速，从而降低由于安全范围区域划分不准确造成的风险。

根据本申请实施例的第一方面，提供一种破片初速确定方法，该方法包括：

基于目标弹丸的标识信息和属性参数的第一对应关系，根据接收到的目标弹丸的标识信息获取目标弹丸的属性参数；

将所述目标弹丸的属性参数及预设的待预测轴向位置输入到训练后的预测模型中，预测得到所述待预测轴向位置对应的破片初速；

基于所述目标弹丸的破片初速及破片质量确定所述目标弹丸的爆破能力；

根据所述爆破能力划分安全区域范围，并在位置坐标图上以目标弹丸的爆破点为中心进行标记显示。

可选地，所述预测模型通过以下方式生成：

获取包括多组试验弹丸的属性参数、多个预设轴向位置及对应的原始破片初速的样本集，并基于所述样本集对初始预测模型进行多组训练，获得训练后的预测模型，其中，每组训练过程包括如下步骤：

从所述样本集中选取一组试验弹丸的属性参数、多个预设轴向位置和原始破片初速作为样本；

分别将所述样本中的试验弹丸的属性参数、预设轴向位置及原始破片初速输入到初始预测模型中，以得到所述原始破片初速为目标对初始预测模型进行训练。

可选地，基于目标弹丸的标识信息和属性参数的第一对应关系，根据接收到的目标弹丸的标识信息获取目标弹丸的属性参数之前，还包括：

从已建立的实际弹丸的标识信息和实际弹丸的安全区域范围的第二对应关系中，未查找到所述目标弹丸的标识信息。

可选地，得到所述目标弹丸对应的安全区域范围后，还包括：

建立所述目标弹丸的标识信息与所述目标弹丸的安全区域范围的第三对应关系，并加入到所述第二对应关系中。

可选的，所述方法还包括：

判断所述划分的安全范围区域与预设安全范围区域的重叠区域占预设安全范围区域的比例不大于预设阈值时，进行安全预警。

根据本申请实施例的第二方面，提供一种破片初速确定装置，该装置包括：

获取模块，被配置为执行基于目标弹丸的标识信息和属性参数的第一对应关系，根据接收到的目标弹丸的标识信息获取目标弹丸的属性参数；

预测模块，被配置为执行将所述目标弹丸的属性参数及预设的待预测轴向位置输入到训练后的预测模型中，预测得到所述待预测轴向位置对应的破片初速；

确定模块，被配置为执行基于所述目标弹丸的破片初速及破片质量确定所述目标弹丸的爆破能力；

划分模块，被配置为执行根据所述爆破能力划分安全区域范围，并在位置坐标图上以目标弹丸的爆破点为中心进行标记显示。

可选地，所述预测模型通过以下方式生成：

获取包括多组试验弹丸的属性参数、多个预设轴向位置及对应的原始破片初速的样本集，并基于所述样本集对初始预测模型进行多组训练，获得训练后的预测模型，其中，每组训练过程包括如下步骤：

从所述样本集中选取一组试验弹丸的属性参数、多个预设轴向位置和原始破片初速作为样本；

分别将所述样本中的试验弹丸的属性参数、预设轴向位置及原始破片初速输入到初始预测模型中，以得到所述原始破片初速为目标对初始预测模型进行训练。

可选地，还包括：

对应模块，被配置为执行从已建立的实际弹丸的标识信息和实际弹丸的安全区域范围的第二对应关系中，未查找到所述目标弹丸的标识信息。

可选地，所述对应模块被配置为执行得到所述目标弹丸对应的安全区域范围后，还用于：

建立所述目标弹丸的标识信息与所述目标弹丸的安全区域范围的第三对应关系，并加入到所述第二对应关系中。

可选地，还包括：

预警模块，被配置为执行判断所述划分的安全范围区域与预设安全范围区域的重叠区域占预设安全范围区域的比例不大于预设阈值时，进行安全预警。

根据本申请实施例的第三方面，提供一种破片初速确定的电子设备，包括：存储器、处理器；

其中，所述存储器用于存储程序；

所述处理器被配置为执行所述存储器中的程序，以实现上述第一方面提供的方法。

根据本申请实施例的第四方面，提供一种芯片，所述芯片与用户设备中的存储器耦合，使得所述芯片在运行时调用所述存储器中存储的程序指令，实现本申请实施例上述各个方面以及各个方面涉及的任一可能涉及的方法。

根据本申请实施例的第五方面，提供一种计算机可读存储介质，该计算机存储介质存储有程序指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行本申请实施例上述各个方面以及各个方面涉及的任一可能涉及的方法。

根据本申请实施例的第六方面，提供一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在电子设备上运行时，使得所述电子设备执行实现本申请实施例上述各个方面以及各个方面涉及的任一可能涉及的方法。

另外，第二方面至第六方面中任一种实现方式所带来的技术效果可参见第一方面中不同实现方式所带来的技术效果，此处不再赘述。

利用本发明提供的一种破片初速确定方法和装置及电子设备，具有以下有益效果：

本发明提供的一种破片初速确定方法和装置及电子设备，是将目标弹丸的属性参数及待预测轴向位置输入到预测模型中，相较于现有技术，通过预测模型能够得到更精确的破片初速，且提高了计算速度，从而在确定目标弹丸的爆破能力后，能够划分更准确的安全范围区域，降低风险。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种破片初速确定方法示意图；

图2为本发明实施例提供的一种预测模型训练方法示意图；

图3为本发明实施例提供的一种破片初速确定方法示意图；

图4为本发明实施例提供的一种破片初速确定的装置示意图；

图5为本发明实施例提供的一种破片初速确定的电子设备示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例中术语“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

屈服极限：也称流动极限。材料受外力到一定限度时，即使不增加负荷它仍继续发生明显的塑性变形。材料屈服极限是使试样产生给定的永久变形时所需要的应力，金属材料试样承受的外力超过材料的弹性极限时，虽然应力不再增加，但是试样仍发生明显的塑性变形，这种现象称为屈服，即材料承受外力到一定程度时，其变形不再与外力成正比而产生明显的塑性变形，产生屈服时的应力称为屈服极限。

本发明实施例描述的应用场景是为了更加清楚的说明本发明实施例的技术方案，并不构成对于本发明实施例提供的技术方案的限定，本领域普通技术人员可知，随着新应用场景的出现，本发明实施例提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。其中，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。

战斗部静爆时，破片初速计算采用哥尼(Gurney)公式：

其中，

为与炸药类型有关的Gurney常数，单位为m/s；β＝M_e/M_c为炸药和壳体的质量比，M_e为炸药质量，M_c为战斗部壳体(破片)质量。

现有技术中通过哥尼公式计算破片初速，其中仅考虑哥尼常数、炸药质量以及战斗部壳体质量的影响，但实际上影响破片初速的因素较多，归纳起来可分为以下几个方面：

1)炸药类型

炸药是壳体获得速度的能源，炸药做功的能力越强，破片获得的初速越高，杀伤战斗部和榴弹弹丸一般选用做功能力强的炸药。从破片初速的计算公式可知，破片初速和炸药爆速近似成正比，所以选择较高的炸药爆速，得到的破片初速越大。

2)壳体材料

壳体材料的影响主要反映在塑性上，塑性高的壳体，在爆轰产物作用下，壳体膨胀到较大的半径时才破裂，壳体获得较大的速度；塑性低的壳体，在爆轰产物作用下，壳体破裂较早，所以破片速度较低。试验研究表明：对于铜壳体γ>2.6γ₀时才破裂，对于45号钢破裂半径γ＝1.84γ₀，软钢的破裂半径为γ＝(1.6～2.1)γ₀，其中，γ为壳体的破裂半径，γ₀为壳体的初始半径。

3)战斗部结构

战斗部结构对破片初速的影响主要表现在结构类型、壳体质量和β、壳体长径比

和两端质量，其中L为战斗部的长度。

炸药质量和壳体质量的比值β大，作用于壳体的能量和比冲量大，破片初速就高。

壳体长径比大时，在一端起爆情况下，轴向稀疏波对壳体速度的影响区域仅限于离起爆点不远的端面处，此时壳体中间破片速度大于端点处速度。

炸药两端的壳体或端盖质量大，在爆轰产物作用下移动较慢，轴向稀疏波进入较晚，因而破片初速(特别是端面微元，其中，端面微元为炸药两端或端盖产生的破片)要小。两端(头部和尾部)爆炸后形成的破片质量大、速度低。因此，两端的质量在满足强度的条件下，需要尽可能小。

4)起爆方式和起爆位置

在建立破片初速公式时，为了简化曾假设弹体沿轴向各处的破片速度相等。实际上，弹体长度、起爆位置及爆轰产物运动方向都影响沿轴向各处的破片速度和破片的飞散方向。实际测量结果表明，靠近战斗部中部的破片速度最高，两端较低，各处破片速度不同。

单一端面起爆时，起爆端破片的初速低于非起爆端的初速；

对偶端面起爆时，弹丸中间位置处的破片初速增大，为单一端面起爆初速的1.2倍。对偶端面起爆使战斗部中间位置片的破片初速和端面处的破片初速之间的梯度增大。将对偶起爆点向装药中心移动时，可降低中心与端面破片速度间的速度梯度。

对偶起爆使破片集中在通过战斗部质心且垂直弹轴的附近区域。

对任一战斗部来说，不论其起爆方式如何，破片的总动能近似相等。

产生上述结果的原因是：端面起爆使得爆轰产物从端面逸出减小了对破片的作用，因此使端面附近的破片初速减小；非起爆端爆轰产物也要逸出，但因爆轰产物随爆轰波传播方向运动，所以使得非起爆端的破片初速高于起爆端的破片初速；采用对偶起爆时，由于爆轰波的碰撞产生了一个高压的中心区，使其附近的破片初速提高20％。

卡普(Karrp)和普雷德邦(Predebon)认为在端面处使破片获得初速的有效装药减小，因而使破片初速下降。引入函数F(Z)对哥尼公式进行修正，即：

其中，Z为破片初始轴向位置，起爆点位置处Z＝0，R为装药半径，L为装药长度。

即便通过修正，上述公式也并仅考虑到起爆点位置对于破片初速的影响，最终得到的破片速度仍然不准确，且通过上述方式确定破片初速时还存在精确度低，效率低的问题，在后续进行安全范围划分时可能造成较大的风险。

基于此，本申请实施例提出一种破片初速确定方法，如图1所示，该方法包括：

步骤S101，基于目标弹丸的标识信息和属性参数的第一对应关系，根据接收到的目标弹丸的标识信息获取目标弹丸的属性参数；

本申请实施例中，目标弹丸可以但不限于为战斗部，也可以为其他具有毁伤功能的弹药，在此不做限定。

本申请实施例中，为尽可能多的考虑影响破片初速的因素，本申请将属性参数设置为包括以下至少一个因素：

1)壳体密度，其中，密度是物质的一种特性，不随质量和体积的变化而变化，只与材料的物态温度、压强有关；

2)壳体屈服极限，其中，壳体屈服极限与壳体材料的类型有关，不同的壳体材料类型对应不同的屈服极限；

3)壳体厚度，由于目标弹丸各个部位的壳体厚度可能不同，本申请中可以但不限于设置壳体厚度为各个部位的厚度的平均值；

4)壳体质量；

5)壳体长径比；

6)壳体底盖质量；

7)壳体端盖质量；

8)炸药密度；

9)炸药半径；

10)炸药长度；

11)炸药爆速，其中，炸药爆速为炸药的一种特性，与炸药类型有关；

12)炸药质量；

13)起爆点位置，本申请实施例中，起爆点位置可以为一个，也可以为两个，通常位于目标弹丸端部位置的轴向上。

本申请实施例中，可以建立目标弹丸的标识信息和属性参数的第一对应关系，可以为每组属性参数设置对应的标识信息，并保存在上述第一对应关系中，这样在接收到目标弹丸的标识信息后，可以在第一对应关系中查找对应的属性参数，可选地，可以将上述对应关系保存在数据库中，设置为一个标识信息对应一组属性参数，例如可以将标识信息设置为一系列数字，仅用于在对应关系中查找对应的属性参数，也可以设置为能够标识该属性参数的文字等，在此不做限定。

步骤S102，将目标弹丸的属性参数及预设的待预测轴向位置输入到训练后的预测模型中，预测得到待预测轴向位置对应的破片初速；

由前面的描述可知，目标弹丸沿轴向上各位置的破片初速不同，因此本申请实施例中在确定破片初速时，需要预先设定待预测轴向位置，具体的，目标弹丸的一组属性参数对应多个待预测轴向位置，待预测轴向位置的个数与目标弹丸的长度相关，目标弹丸的长度越长，则待预测轴向位置越多。

本申请实施例中预先训练对应的预测模型，以输入目标弹丸的属性参数和预设的待预测轴向位置后，可以预测得到待预测轴向位置对应的破片初速，其中，通过获取包括多组试验弹丸的属性参数、多个预设轴向位置及对应的原始破片初速的样本集，基于样本集对初始预测模型进行多组训练，获得训练后的预测模型。

需要说明的是，一组目标弹丸的属性参数对应多个轴向位置，每个轴向位置对应一个原始破片初速，上述原始破片初速为通过目标弹丸爆破试验测试得到的，由于穿过一个轴向位置的径向平面上包括多个破片，且该多个破片的破片初速并不完全相同，因此本申请实施例中可以设置取该多个破片初速的平均值作为对应轴向位置的原始破片初速。

步骤S103，基于目标弹丸的破片初速及破片质量确定目标弹丸的爆破能力；

其中，目标弹丸的爆破能力为该目标弹丸爆破后多个破片的能量之和，而一个破片的能量与该破片的破片初速和质量相关，作为一种具体的实施方式，通过以下公式确定单个破片的能量：

W＝1/2mv²

其中，W为单个破片的能量，m为单个破片的质量，v为该破片的破片初速。

步骤S104，根据爆破能力划分安全区域范围，并在位置坐标图上以目标弹丸的爆破点为中心进行标记显示。

本申请实施例中，得到爆破能力后，可以通过爆破能力对应划分安全区域范围，则对应也可以划分危险区域范围，例如以目标弹丸的爆破点为圆心，根据目标弹丸的爆破能力能够确定破片可以到达的区域范围，则破片能够到达的区域范围为危险区域范围，而危险区域范围之外的区域为安全区域范围，本申请实施例中，可以以目标弹丸的爆破点为中心，在位置坐标图上进行标记显示，可选地，位置坐标图可以但不限于为目标弹丸爆破区域的地图，此时该地图上显示安全范围区域的大小以及对应的地点，当然也可以为以目标弹丸的爆破点为坐标原点的坐标轴，此时该位置坐标图上仅显示安全范围区域的大小。

在一些场景中，例如需要通过目标弹丸炸毁物体，或者进行目标弹丸爆破试验时，需要针对场景设置预设安全范围区域，例如周围可能有建筑或者植物存在，则预设的安全范围区域需要包括上述建筑或植物，此时可以通过划分该目标弹丸对应的安全区域范围，通过划分的安全区域范围与预设的安全区域范围进行比较，确定是否存在风险，作为一种可选地实施方式，若判断划分的安全范围区域与预设安全范围区域的重叠区域占预设安全范围区域的比例不大于预设阈值时，此时预设安全范围区域内存在风险，需要进行安全预警，其中，在进行安全预警时，可以通过语音或者文字提示可能存在的风险，本申请实施例中，上述预设阈值为本领域技术人员可以通过实际需求进行设置的数值，在此不做限定。

本申请实施例中，还可以建立实际弹丸的标识信息和实际弹丸的安全区域范围的第二对应关系，在接收到目标弹丸的标识信息后，在已建立的实际弹丸的标识信息和实际弹丸的安全区域范围的第二对应关系中，查找是否存在目标弹丸的标识信息，若存在，则直接根据上述第二对应关系查找对应的安全区域范围，若从已建立的实际弹丸的标识信息和实际弹丸的安全区域范围的第二对应关系中，未查找到目标弹丸的标识信息，则根据本申请提出的破片初速确定方法确定破片初速，并确定目标弹丸的爆破能力，根据目标弹丸的爆破能力划分安全区域范围。

在得到目标弹丸对应的安全范围区域后，建立目标弹丸的标识信息及目标弹丸的安全区域范围的第三对应关系，并保存在上述第二对应关系中，通过建立目标弹丸和安全范围区域的对应关系，可以在接收目标弹丸的标识信息后，直接查找是否存在对应的安全区域范围，通过上述方式，能够节省计算资源，提高速度。

本申请实施例中，也可以建立实际弹丸的标识信息、轴向位置和破片初速的第四对应关系，这样在得到目标弹丸的标识信息和轴向位置后，可以在上述第四对应关系中查找是否存在目标弹丸的标识信息以及轴向位置，若存在，可以直接在第四对应关系中获取对应的破片初速，若不存在，将所述目标弹丸的属性参数及预设的待预测轴向位置输入到训练后的预测模型中，预测得到待预测轴向位置对应的破片初速，并建立目标弹丸的标识信息、轴向位置和破片初速的对应关系，并保存在上述第四对应关系中，以此能够节省计算资源，提高速度，需要说明的是，上述对应关系可以为本领域技术人员根据实际需求进行设置，在此不做限定。

本申请实施例中，预测模型通过以下方式生成：

获取包括多组试验弹丸的属性参数、多个预设轴向位置及对应的原始破片初速的样本集，并基于样本集对初始预测模型进行多组训练，获得训练后的预测模型，其中，每组训练过程包括如下步骤，如图2所示：

步骤S201，从样本集中选取一组试验弹丸的属性参数、多个预设轴向位置和原始破片初速作为样本；

步骤S202，分别将样本中的试验弹丸的属性参数、预设轴向位置及原始破片初速输入到初始预测模型中，以得到原始破片初速为目标对初始预测模型进行训练。

由于目标弹丸的各个轴向位置对应的破片初速不同，因此目标弹丸的一组属性参数，对应多个预设轴向位置，每个预设轴向位置对应一个原始破片初速，本申请实施例中在进行训练时进行多组训练，每组训练中目标弹丸的属性参数并不改变，依次将预设轴向位置和对应的原始破片初速输入初始预测模型中，以得到所述原始破片初速为目标对初始预测模型进行训练。

本申请实施例中，可以但不限于将BP神经网络模型作为初始预测模型，作为一种可选地实施方式，在训练前，构建包括一个输入层、一个隐含层和一个输出层的BP神经网络模型，其中，输入层节点为15，输出层节点为1，隐含层节点为9；BP神经网络模型的权重取[-1，1]之间的一个随机数，偏置取[0，1]间的一个随机数，采用调整负梯度下降的原则调整BP神经网络模型的权值，设定误差为0.01，之后将构建得到的BP神经网络模型作为初始预测模型进行训练。

相对于现有技术通过公式计算破片速度的方法，本申请实施例可以通过神经网络模型进行运算，能够获得更快地计算速度，且本申请实施例在训练预测模型时，输入的为影响破片初速的多个参数，考虑了现有技术中未考虑到的多个影响因素，而输入的破片初速是通过试验得到的，相比较公式得到的破片初速也更准确，这样能够更好地计算目标弹丸的爆破能力，以更好的划分安全区域范围，最大程度的降低风险。

下面结合具体的实施方式介绍本申请提供的一种破片初速确定方法，如图3所示，包括：

步骤S301，获取包括多组试验弹丸的属性参数、多个预设轴向位置及对应的原始破片初速的样本集；

步骤S302，从样本集中选取一组试验弹丸的属性参数、多个预设轴向位置和原始破片初速作为样本；

步骤S303，构建包括一个输入层、一个隐含层和一个输出层的初始BP神经网络模型；

其中，输入层节点为15，输出层节点为1，隐含层节点为9；BP神经网络模型的权重取[-1，1]之间的一个随机数，偏置取[0，1]间的一个随机数，采用调整负梯度下降的原则调整BP神经网络模型的权值，设定误差为0.01。

步骤S304，分别将样本中的试验弹丸的属性参数、预设轴向位置及原始破片初速输入到初始BP神经网络模型中，以得到原始破片初速为目标对初始BP神经网络模型进行训练；

步骤S305，基于样本集对初始BP神经网络模型进行多组训练，获得训练后的预测模型；

步骤S306，根据接收到的目标弹丸的标识信息获取目标弹丸的属性参数；

步骤S307，将目标弹丸的属性参数及预设的待预测轴向位置输入到训练后的预测模型中，预测得到待预测轴向位置对应的破片初速。

以上对本发明中一种破片初速确定方法进行说明，以下对执行上述破片初速确定的装置进行说明。

请参阅图4本发明实施例提供的一种破片初速确定的装置，包括：

获取模块401，被配置为执行基于目标弹丸的标识信息和属性参数的第一对应关系，根据接收到的目标弹丸的标识信息获取目标弹丸的属性参数；

预测模块402，被配置为执行将所述目标弹丸的属性参数及预设的待预测轴向位置输入到训练后的预测模型中，预测得到所述待预测轴向位置对应的破片初速；

确定模块403，被配置为执行基于所述目标弹丸的破片初速及破片质量确定所述目标弹丸的爆破能力；

划分模块404，被配置为执行根据所述爆破能力划分安全区域范围，并在位置坐标图上以目标弹丸的爆破点为中心进行标记显示。

可选地，所述预测模型通过以下方式生成：

获取包括多组试验弹丸的属性参数、多个预设轴向位置及对应的原始破片初速的样本集，并基于所述样本集对初始预测模型进行多组训练，获得训练后的预测模型，其中，每组训练过程包括如下步骤：

从所述样本集中选取一组试验弹丸的属性参数、多个预设轴向位置和原始破片初速作为样本；

分别将所述样本中的试验弹丸的属性参数、预设轴向位置及原始破片初速输入到初始预测模型中，以得到所述原始破片初速为目标对初始预测模型进行训练。

可选地，还包括：

对应模块405，被配置为执行从已建立的实际弹丸的标识信息和实际弹丸的安全区域范围的第二对应关系中，未查找到所述目标弹丸的标识信息。

可选地，所述对应模块405被配置为执行得到所述目标弹丸对应的安全区域范围后，还用于：

建立所述目标弹丸的标识信息与所述目标弹丸的安全区域范围的第三对应关系，并加入到所述第二对应关系中。

可选地，还包括：

预警模块406，被配置为执行判断所述划分的安全范围区域与预设安全范围区域的重叠区域占预设安全范围区域的比例不大于预设阈值时，进行安全预警。

上面从模块化功能实体的角度对本申请实施例中的一种破片初速确定的装置进行了描述，下面从硬件处理的角度对本申请实施例中的破片初速确定的电子设备进行描述。

请参阅图5，本申请实施例中一种破片初速确定的电子设备，包括：

处理器501和存储器502，以及总线系统509；

其中，所述存储器存储有程序代码，当所述程序代码被所述处理器执行时，使得所述处理器执行下列过程：

基于目标弹丸的标识信息和属性参数的第一对应关系，根据接收到的目标弹丸的标识信息获取目标弹丸的属性参数；

将所述目标弹丸的属性参数及预设的待预测轴向位置输入到训练后的预测模型中，预测得到所述待预测轴向位置对应的破片初速；

基于所述目标弹丸的破片初速及破片质量确定所述目标弹丸的爆破能力；

根据所述爆破能力划分安全区域范围，并在位置坐标图上以目标弹丸的爆破点为中心进行标记显示。

图5是本申请实施例提供的一种破片初速确定的电子设备示意图，该设备500可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器(英文全称：central processing units，英文简称：CPU)501(例如，一个或一个以上处理器)和存储器502，一个或一个以上存储应用程序504或数据505的存储介质503(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器502和存储介质503可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质503的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对信息处理装置中的一系列指令操作。更进一步地，处理器501可以设置为与存储介质503通信，在设备500上执行存储介质503中的一系列指令操作。

设备500还可以包括一个或一个以上有线或无线网络接口507，一个或一个以上输入输出接口508，和/或，一个或一个以上操作系统506，例如WindowsServer，Mac OS X，Unix，Linux，FreeBSD等。

可选地，所述预测模型通过以下方式生成：

获取包括多组试验弹丸的属性参数、多个预设轴向位置及对应的原始破片初速的样本集，并基于所述样本集对初始预测模型进行多组训练，获得训练后的预测模型，其中，每组训练过程包括如下步骤：

从所述样本集中选取一组试验弹丸的属性参数、多个预设轴向位置和原始破片初速作为样本；

分别将所述样本中的试验弹丸的属性参数、预设轴向位置及原始破片初速输入到初始预测模型中，以得到所述原始破片初速为目标对初始预测模型进行训练。

可选地，所述处理器501被配置为执行基于目标弹丸的标识信息和属性参数的第一对应关系，根据接收到的目标弹丸的标识信息获取目标弹丸的属性参数之前，还用于：

从已建立的实际弹丸的标识信息和实际弹丸的安全区域范围的第二对应关系中，未查找到所述目标弹丸的标识信息。

可选地，所述处理器501被配置为执行得到所述目标弹丸对应的安全区域范围后，还用于：

建立所述目标弹丸的标识信息与所述目标弹丸的安全区域范围的第三对应关系，并加入到所述第二对应关系中。

可选地，所述处理器501被配置为执行：

判断所述划分的安全范围区域与预设安全范围区域的重叠区域占预设安全范围区域的比例不大于预设阈值时，进行安全预警。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例提供的破片初速确定的方法。

本申请实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被电子设备执行时，使所述电子设备执行上述实施例提供的破片初速确定方法。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置和模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。

所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存储的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘(solid state disk，SSD))等。

以上对本申请所提供的技术方案进行了详细介绍，本申请中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (10)

1.一种破片初速确定方法，应用于处理终端中，其特征在于，包括：

基于目标弹丸的标识信息和属性参数的第一对应关系，根据接收到的目标弹丸的标识信息获取目标弹丸的属性参数；所述属性参数包括以下至少一个因素：壳体密度、壳体屈服极限、壳体厚度、壳体质量、壳体长径比、壳体底盖质量、壳体端盖质量、炸药密度、炸药半径、炸药长度、炸药爆速、炸药质量、起爆点位置；

将所述目标弹丸的属性参数及预设的待预测轴向位置输入到训练后的预测模型中，预测得到所述待预测轴向位置对应的破片初速；所述预测模型是神经网络模型；

基于所述目标弹丸的破片初速及破片质量确定所述目标弹丸的爆破能力；

根据所述爆破能力划分安全区域范围，并在位置坐标图上以目标弹丸的爆破点为中心进行标记显示。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测模型通过以下方式生成：

获取包括多组试验弹丸的属性参数、多个预设轴向位置及对应的原始破片初速的样本集，并基于所述样本集对初始预测模型进行多组训练，获得训练后的预测模型，其中，每组训练过程包括如下步骤：

从所述样本集中选取一组试验弹丸的属性参数、多个预设轴向位置和原始破片初速作为样本；

分别将所述样本中的试验弹丸的属性参数、预设轴向位置及原始破片初速输入到初始预测模型中，以得到所述原始破片初速为目标对初始预测模型进行训练。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于目标弹丸的标识信息和属性参数的第一对应关系，根据接收到的目标弹丸的标识信息获取目标弹丸的属性参数之前，还包括：

从已建立的实际弹丸的标识信息和实际弹丸的安全区域范围的第二对应关系中，未查找到所述目标弹丸的标识信息。

4.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，得到所述目标弹丸对应的安全区域范围后，还包括：

建立所述目标弹丸的标识信息与所述目标弹丸的安全区域范围的第三对应关系，并加入到所述第二对应关系中。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

判断所述划分的安全范围区域与预设安全范围区域的重叠区域占预设安全范围区域的比例不大于预设阈值时，进行安全预警。

6.一种破片初速确定装置，其特征在于，该装置包括：

获取模块，被配置为执行基于目标弹丸的标识信息和属性参数的第一对应关系，根据接收到的目标弹丸的标识信息获取目标弹丸的属性参数；所述属性参数包括以下至少一个因素：壳体密度、壳体屈服极限、壳体厚度、壳体质量、壳体长径比、壳体底盖质量、壳体端盖质量、炸药密度、炸药半径、炸药长度、炸药爆速、炸药质量、起爆点位置；

预测模块，被配置为执行将所述目标弹丸的属性参数及预设的待预测轴向位置输入到训练后的预测模型中，预测得到所述待预测轴向位置对应的破片初速；所述预测模型是神经网络模型；

确定模块，被配置为执行基于所述目标弹丸的破片初速及破片质量确定所述目标弹丸的爆破能力；

划分模块，被配置为执行根据所述爆破能力划分安全区域范围，并在位置坐标图上以目标弹丸的爆破点为中心进行标记显示。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述预测模型通过以下方式生成：

获取包括多组试验弹丸的属性参数、多个预设轴向位置及对应的原始破片初速的样本集，并基于所述样本集对初始预测模型进行多组训练，获得训练后的预测模型，其中，每组训练过程包括如下步骤：

从所述样本集中选取一组试验弹丸的属性参数、多个预设轴向位置和原始破片初速作为样本；

分别将所述样本中的试验弹丸的属性参数、预设轴向位置及原始破片初速输入到初始预测模型中，以得到所述原始破片初速为目标对初始预测模型进行训练。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：

对应模块，被配置为执行从已建立的实际弹丸的标识信息和实际弹丸的安全区域范围的第二对应关系中，未查找到所述目标弹丸的标识信息。

9.一种破片初速确定的电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器；

其中，所述存储器存储有程序代码，当所述程序代码被所述处理器执行时，使得所述处理器执行下列过程：

基于目标弹丸的标识信息和属性参数的第一对应关系，根据接收到的目标弹丸的标识信息获取目标弹丸的属性参数；所述属性参数包括以下至少一个因素：壳体密度、壳体屈服极限、壳体厚度、壳体质量、壳体长径比、壳体底盖质量、壳体端盖质量、炸药密度、炸药半径、炸药长度、炸药爆速、炸药质量、起爆点位置；

将所述目标弹丸的属性参数及预设的待预测轴向位置输入到训练后的预测模型中，预测得到所述待预测轴向位置对应的破片初速；所述预测模型是神经网络模型；

基于所述目标弹丸的破片初速及破片质量确定所述目标弹丸的爆破能力；

根据所述爆破能力划分安全区域范围，并在位置坐标图上以目标弹丸的爆破点为中心进行标记显示。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括计算机程序指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1至5中任一项所述的方法。

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