楊　洋， 王亞平， 張　偉， 徐　誠(chéng)

(南京理工大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院, 南京　210094)

手槍射擊過(guò)程中士兵動(dòng)態(tài)響應(yīng)特性研究

楊洋， 王亞平， 張偉， 徐誠(chéng)

(南京理工大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院, 南京210094)

為了研究士兵立姿無(wú)依托射擊過(guò)程動(dòng)態(tài)響應(yīng)特性，在AnyBody人體肌骨建模平臺(tái)中建立了人-槍系統(tǒng)模型。采用三維運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)捕獲了射擊姿態(tài)，以實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)人槍模型。通過(guò)肌肉活動(dòng)度最大/最小模型解決肌肉募集冗余問(wèn)題，基于逆向動(dòng)力學(xué)原理，計(jì)算射擊過(guò)程中肌肉發(fā)力和人體關(guān)節(jié)受力規(guī)律。結(jié)果表明：對(duì)于手槍在立姿無(wú)依托連續(xù)射擊過(guò)程，同時(shí)也是行為意識(shí)學(xué)習(xí)過(guò)程，射擊結(jié)束后肌群會(huì)本能的按照上一次射擊所需的預(yù)緊力進(jìn)行有規(guī)律的收縮；對(duì)于每一次射擊過(guò)程，肌肉及關(guān)節(jié)受力會(huì)有3個(gè)波峰，前2個(gè)波峰是由于手臂隨著槍械被動(dòng)運(yùn)動(dòng)造成的，最后1個(gè)波峰是主動(dòng)控制造成的，從擊發(fā)到主動(dòng)控制需要243 ms；射手在連續(xù)4發(fā)射擊后，肌肉的疲勞會(huì)迅速加劇。研究結(jié)果對(duì)射擊訓(xùn)練和手持輕武器效能的最佳發(fā)揮提供了科學(xué)參考。

人-槍系統(tǒng)；主動(dòng)響應(yīng)；逆向動(dòng)力學(xué)；行為意識(shí)；射擊疲勞

手槍射擊以人體為架座，射擊通常采用單手無(wú)依托射擊方式，射擊過(guò)程中后坐力對(duì)人體有較大的沖擊作用，并且存在槍身晃動(dòng)較大和瞄準(zhǔn)誤差造成的射擊精度較低等問(wèn)題。如何穩(wěn)固據(jù)槍，使身體與槍形成一體，適應(yīng)武器射擊運(yùn)動(dòng)規(guī)律，是槍械設(shè)計(jì)者和射手最為關(guān)心的問(wèn)題[1]。

自19世紀(jì)初美國(guó)陸軍開(kāi)始研究槍械射擊對(duì)射手的影響以來(lái)，國(guó)內(nèi)外開(kāi)展了大量的理論分析和實(shí)驗(yàn)研究。李永新等[2]建立了4剛體8自由度數(shù)學(xué)模型，通過(guò)數(shù)值計(jì)算分析自動(dòng)步槍跪姿無(wú)依托射擊對(duì)射手的影響；王亞平等[3-4]基于ADAMS多剛體動(dòng)力學(xué)軟件建立人槍相互作用模型，研究槍械的后坐力對(duì)射手的影響；Matthew等[5]測(cè)量了步槍射擊產(chǎn)生后坐力大??；Nicky等[6-8]研究行軍疲勞對(duì)射擊精度的影響；Lee等[9]利用有限元模型研究射擊對(duì)人體的沖擊作用。包建東等[10]采用高速攝影拍攝了步槍射擊過(guò)程的主要運(yùn)動(dòng)特性即后坐位移、側(cè)偏角和俯仰角；以上這些研究工作對(duì)研究槍械射擊對(duì)精度的影響以及對(duì)射手本體的影響具有重要的指導(dǎo)意義。但是目前工作中還存在一些不足之處：① 人體模型過(guò)于簡(jiǎn)化，且忽略肌肉的受力分析，無(wú)法對(duì)射擊疲勞進(jìn)行分析；② 忽略射手生理、訓(xùn)練因素以及外界刺激，認(rèn)為射手在整個(gè)射擊過(guò)程中都是理想狀況；③ 集中于被動(dòng)態(tài)射擊過(guò)程的研究，沒(méi)有深入開(kāi)展射擊過(guò)程中射手主動(dòng)響應(yīng)過(guò)程的研究；④ 以前的研究多對(duì)步槍抵肩無(wú)依托射擊方式的研究，手槍與步槍的射擊姿態(tài)不同，規(guī)律也完全不同。

目前人類對(duì)自身系統(tǒng)許多生理機(jī)能認(rèn)識(shí)仍不足，要想在人體運(yùn)動(dòng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)上完全達(dá)到同構(gòu)仿真還不現(xiàn)實(shí)，因此廣泛采用內(nèi)部結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)化建模和外部行為數(shù)據(jù)采集相結(jié)合的方式進(jìn)行人體運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)建模仿真研究。在內(nèi)部結(jié)構(gòu)上，基于骨架、關(guān)節(jié)、肌肉進(jìn)行了人槍系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)學(xué)、動(dòng)力學(xué)和生物力學(xué)層次上的建模；在外部行為上，基于運(yùn)動(dòng)捕捉技術(shù)對(duì)射擊姿態(tài)進(jìn)行采集。本文考慮了人體主動(dòng)響應(yīng)階段和被動(dòng)響應(yīng)階段射擊的不同，建立的手槍人槍系統(tǒng)模型，包括了人體主要的骨骼和肌肉，采用的肌肉活動(dòng)度最大/最小優(yōu)化模型，利用關(guān)鍵幀驅(qū)動(dòng)技術(shù)驅(qū)動(dòng)模型，數(shù)值計(jì)算連續(xù)射擊過(guò)程中射手各個(gè)關(guān)節(jié)受力特性及肌肉的活動(dòng)特性。

1實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

本文借助Codamotion三維運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)對(duì)射擊過(guò)程進(jìn)行運(yùn)動(dòng)學(xué)采集，三維運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)不需要人工識(shí)別測(cè)量點(diǎn)，消除了坐標(biāo)數(shù)據(jù)獲得過(guò)程中的人為誤差。由于手槍實(shí)際連續(xù)射擊由射手控制的頻率較低，本實(shí)驗(yàn)采集頻率設(shè)置為200 Hz。分別在射手的腕關(guān)節(jié)、肘關(guān)節(jié)、肩關(guān)節(jié)、胸部、背部、髖關(guān)節(jié)以及槍械上粘貼捕捉點(diǎn)即marker點(diǎn)(如圖1)。

圖1　marker點(diǎn)布置Fig.1 The markers fixed on shooter

使用54式半自動(dòng)手槍，射手在搭建好的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)中進(jìn)行射擊實(shí)驗(yàn)(如圖2)，射擊姿態(tài)為右手單手無(wú)依托持槍，左手自由下垂。射手身體健康，射擊經(jīng)驗(yàn)豐富，每次射擊間隔10 min以保證射擊狀態(tài)良好。分別進(jìn)行1次射擊、4次連續(xù)單發(fā)射擊以及7次連續(xù)單發(fā)射擊實(shí)驗(yàn)，每次射擊實(shí)驗(yàn)重復(fù)3次。進(jìn)行正式測(cè)試前，首先對(duì)測(cè)試空間進(jìn)行坐標(biāo)參數(shù)標(biāo)定，標(biāo)定通過(guò)后要求受試者在標(biāo)定范圍完成整個(gè)持槍射擊動(dòng)作。

圖2　試驗(yàn)現(xiàn)場(chǎng)Fig.2 The scene of the experiment

實(shí)驗(yàn)測(cè)量過(guò)程中的噪聲，雖然可以通過(guò)良好的試驗(yàn)設(shè)備和細(xì)致的試驗(yàn)過(guò)程來(lái)最小化，但不可能完全消除，本文采用AnyBodyTM軟件平臺(tái)自帶的Butterworth濾波器對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，經(jīng)過(guò)多次試驗(yàn)驗(yàn)證，最后采用2階、截止頻率為10 Hz的濾波參數(shù)。

2人槍系統(tǒng)生物力學(xué)模型

槍械的模型采用等效模型，賦予相同的質(zhì)量、幾何尺寸和轉(zhuǎn)動(dòng)慣量。

人體生物力學(xué)模型為根據(jù)射手的體重以及軀干幾何尺寸建立的肌肉骨骼模型。模型包括頭、頸部、上軀干段、中軀干段、下軀干段、左右肩胛骨、左右上臂、左右前臂以及左右手共54個(gè)剛體(包括324個(gè)自由度)。其中67個(gè)關(guān)節(jié)提供149個(gè)自由度約束、133個(gè)驅(qū)動(dòng)提供133個(gè)自由度約束以及運(yùn)動(dòng)學(xué)測(cè)量輸入提供42個(gè)自由度約束。

肌肉采用比較成熟的Hill肌肉模型[11]，考慮了肌肉的并行被動(dòng)彈性、肌腱的串行彈性、纖維角等特性。模型中采用肌肉參數(shù)由AnyBody軟件系統(tǒng)提供，已經(jīng)得到了文獻(xiàn)和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證[12]。圖3是基于AnyBodyTM軟件平臺(tái)建立的人-槍肌肉骨骼模型。

圖3　人-槍肌肉骨骼模型Fig.3 Musculoskeletal model of man-gun system

在已知射手運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)和外力大小的基礎(chǔ)上，利用肌骨模型求解肌力，還必須依賴優(yōu)化方法解決肌肉數(shù)目大于肌骨模型自由度帶來(lái)的冗余問(wèn)題。本文采用肌肉活動(dòng)度的最大/最小優(yōu)化模型[12]，認(rèn)為肌力分配遵循最大活動(dòng)度最小優(yōu)化原則：

(1)

為了描述肌肉受外界因素的影響程度，采用肌肉最大自主收縮的百分?jǐn)?shù)來(lái)表示當(dāng)前的肌群激活程度，用這種方法的優(yōu)勢(shì)是不用考慮不同肌肉之間強(qiáng)度的差異?？梢岳斫鉃楫?dāng)前肌肉力相對(duì)于其最大肌肉出力的百分?jǐn)?shù)，定義

(2)

式中：A0即為肌肉激活程度，F(xiàn)為當(dāng)前情況下肌肉力，N為最大肌肉力。

為了研究連續(xù)射擊次數(shù)對(duì)射手疲勞的影響，采用肌群平均激活速度表征射擊疲勞程度，即肌肉激活速度越小說(shuō)明肌群疲勞程度嚴(yán)重，定義如下：

(3)

式中：V為肌群平均激活速度，Apreload為射擊過(guò)程中預(yù)緊肌群激活程度，Acontrol為射擊過(guò)程中主動(dòng)控制時(shí)肌群激

活程度，Δt為射擊耗時(shí)。

3結(jié)果與分析

3.1實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

選取手槍上的一個(gè)marker_1點(diǎn)為研究對(duì)象，該marker點(diǎn)位于扳機(jī)護(hù)圈上，從站立持槍到射擊結(jié)束整個(gè)過(guò)程marker點(diǎn)的空間坐標(biāo)變化如圖4所示，截取7次連續(xù)射擊過(guò)程如圖5所示。其中圖中X軸為與槍膛軸線垂直的水平方向、Y軸為與槍膛軸線平行的射擊方向、Z軸為與槍膛軸線垂直的鉛垂方向。

圖4　整個(gè)動(dòng)作過(guò)程marker1點(diǎn)的空間坐標(biāo)Fig.4 The spatial coordinates of marker_1 during the whole action process

圖5　射擊過(guò)程marker1點(diǎn)的空間坐標(biāo)Fig.5 The spatial coordinates of marker1 points during the shooting process

3.2實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下模型數(shù)值計(jì)算結(jié)果分析

將測(cè)量的運(yùn)動(dòng)學(xué)數(shù)據(jù)用于驅(qū)動(dòng)射手肌肉骨骼模型，基于逆向動(dòng)力學(xué)原理可以獲得人體射擊動(dòng)態(tài)響應(yīng)情況。

3.2.1肌肉受力分析

在射擊過(guò)程中，手臂肌群發(fā)力平衡射擊產(chǎn)生的外力，選擇左、右手臂的肌群為研究對(duì)象，分析射擊過(guò)程中肌群發(fā)力規(guī)律。圖6是7次連續(xù)射擊過(guò)程中，持槍手臂(右手臂)肌群的激活程度在7次連續(xù)射擊過(guò)程中，產(chǎn)生了8次相似的收縮發(fā)力規(guī)律。前7個(gè)循環(huán)是手臂肌肉收縮發(fā)力平衡射擊產(chǎn)生的外力，最后一個(gè)收縮發(fā)力是射手的行為意識(shí)學(xué)習(xí)造成的。由于射手經(jīng)過(guò)若干次射擊后，肌群的收縮已經(jīng)適應(yīng)了射擊產(chǎn)生的外力和射擊的頻率，從而會(huì)本能地產(chǎn)生相應(yīng)的收縮。

圖6　手臂肌群激活Fig.6 The activation of arm muscle

取第2發(fā)射擊過(guò)程進(jìn)行分析，可以看出持槍手臂(右手臂)肌群在射擊過(guò)程中，共收縮了3 次。左手臂肌群在持槍手臂肌群第3次收縮時(shí)開(kāi)始發(fā)力，但肌群收縮程度明顯小于持槍手臂。在射擊前，持槍手臂肌群激活達(dá)到75%，左手臂肌群激活為5%，產(chǎn)生這種原因是由于射手根據(jù)經(jīng)驗(yàn)估算射擊產(chǎn)生的外力大小，在射擊前本能地收縮肌肉以及下一次射擊前肌肉尚未完全松弛共同造成。對(duì)于持槍手臂的第1個(gè)峰值，是槍機(jī)后坐到位撞擊造成的，由于預(yù)緊力不足以平衡槍械射擊產(chǎn)生的外力，此時(shí)需要手臂肌群緊急收縮產(chǎn)生肌力去平衡不斷變化的外力；由于手槍的自動(dòng)機(jī)循環(huán)時(shí)間是40 ms，第2個(gè)波峰發(fā)生的時(shí)間大于40 ms同時(shí)小于200 ms，此時(shí)射手依然處于被動(dòng)響應(yīng)階段，該波峰是手臂為了平衡突然撤去的外力本能收縮造成的；第3個(gè)波峰是射手主動(dòng)控制手槍運(yùn)動(dòng)造成的，此時(shí)，左臂肌群激活發(fā)生明顯變化，這是由于射手進(jìn)入主動(dòng)控制階段，左手臂擺動(dòng)平衡上半身穩(wěn)定。

通過(guò)上述分析可知，每次射擊過(guò)程肌肉會(huì)有3次收縮發(fā)力，前2次是手臂被動(dòng)隨槍械運(yùn)動(dòng)造成的，最后一次是主動(dòng)控制造成的，從擊發(fā)到主動(dòng)控制所需時(shí)間約為243 ms。由射擊結(jié)束后肌群收縮規(guī)律，可以知道射手射擊過(guò)程同時(shí)也是行為意識(shí)學(xué)習(xí)過(guò)程，即提前感知下一次射擊所需平衡的外力。

作為有著豐富經(jīng)驗(yàn)的一名女賽車手，勞拉·克萊哈默（Laura Kraihamer）為本次選題帶來(lái)了女性特有的直覺(jué)和賽車手的敏感。

3.1.2肌肉疲勞分析

表1是進(jìn)行連續(xù)7次射擊持槍手臂肌群的激活程度，由于第一發(fā)次射擊存在很多不確定因素，故不參加對(duì)比。從表1中可以看出前5次射擊的預(yù)緊力要小于后2次射擊，但最大受力要大于后2次射擊，導(dǎo)致肌群激活變化隨射擊次數(shù)的增加而減小。在射擊結(jié)束后，持槍手臂肌群并沒(méi)有立刻停止發(fā)力，而是根據(jù)前幾次的射擊時(shí)受力規(guī)律繼續(xù)做類似規(guī)律的收縮發(fā)力。這種情況是由于射手對(duì)射擊過(guò)程的行為意識(shí)學(xué)習(xí)，導(dǎo)致肌群本能的做相應(yīng)的收縮。肌群收縮平均速度先增加后減小，如圖7所示，持槍手臂肌群在射擊了4次以后開(kāi)始出現(xiàn)疲勞，第5次射擊后疲勞加劇，然后趨于穩(wěn)定。

表1　連續(xù)射擊過(guò)程中肌群激活變化

圖7　肌群激活平均速度Fig.7 The average speed of muscle activation

3.1.3關(guān)節(jié)受力分析

選取手腕關(guān)節(jié)、肩部關(guān)節(jié)受力研究射擊過(guò)程中關(guān)節(jié)的受力規(guī)律。如圖8(a)、9(a)所示，在7次連續(xù)射擊過(guò)程中，手腕和肩部關(guān)節(jié)在射擊方向受力最大，大約是另外兩個(gè)方向的2倍～3倍；手腕關(guān)節(jié)受力隨著射擊次數(shù)增加變化不顯著，肩部關(guān)節(jié)經(jīng)過(guò)4次射擊后，其受力趨勢(shì)發(fā)生顯著變化，后3次連續(xù)射擊時(shí)的預(yù)緊力要大于前面的射擊，而受力最大值卻小于前4次射擊。造成腕關(guān)節(jié)和肩關(guān)節(jié)受力趨勢(shì)不同的主要原因是手腕是更加靠近手槍，手槍的運(yùn)動(dòng)直接影響到腕關(guān)節(jié)，槍對(duì)腕關(guān)節(jié)受力的影響要大于射手的控制。對(duì)于關(guān)節(jié)所受力矩的趨勢(shì)和受力相似，如圖8(b)、9(b)所示，不做詳細(xì)贅述。

圖8　手腕關(guān)節(jié)受力、手腕關(guān)節(jié)力矩Fig.8 The wrist joint force and torque of wrist joint

圖9　肩部關(guān)節(jié)受力、肩部關(guān)節(jié)力矩Fig.9 The shoulder joint force and torque of shoulder joint

4結(jié)論

以實(shí)際射擊過(guò)程運(yùn)動(dòng)學(xué)數(shù)據(jù)為人槍系統(tǒng)模型的輸入，基于逆向動(dòng)力學(xué)驅(qū)動(dòng)模型進(jìn)行數(shù)值計(jì)算分析，模型能較全面有效地還原實(shí)際射擊過(guò)程中射手身體響應(yīng)，本文結(jié)論如下：

(1) 手槍在立姿單手無(wú)依托連續(xù)射擊過(guò)程，同時(shí)也是行為意識(shí)學(xué)習(xí)過(guò)程，通過(guò)前一次射擊反饋，估計(jì)下一次射擊外力和槍械的運(yùn)動(dòng)，射擊結(jié)束后肌群會(huì)本能的按照上一次射擊所需的預(yù)緊力進(jìn)行有規(guī)律的收縮。當(dāng)預(yù)緊力和槍械作用在手臂的外力越接近時(shí)，肌肉和關(guān)節(jié)的最大受力越小，射擊過(guò)程沒(méi)有突變力，這樣會(huì)增加射擊的穩(wěn)定性，提高射擊精度。

(2) 對(duì)于每一次射擊過(guò)程，肌肉及關(guān)節(jié)受力會(huì)有3個(gè)波峰，前2個(gè)波峰是由于手臂隨著槍械被動(dòng)運(yùn)動(dòng)造成的，最后1個(gè)波峰是主動(dòng)控制造成的，從擊發(fā)到主動(dòng)控制需要243 ms。

(3) 射手在連續(xù)4發(fā)射擊后，肌肉的疲勞會(huì)迅速加劇，在訓(xùn)練過(guò)程中需要注意設(shè)置合理連續(xù)射擊次數(shù)，以便在最少的彈藥消耗情況下，取得最佳的訓(xùn)練效果。

限于篇幅本文著重研究了手臂肌群的激活、右肩和右手腕關(guān)節(jié)受力情況，研究?jī)?nèi)容從人槍相互作用的角度為出發(fā)點(diǎn)，為設(shè)計(jì)者和射擊訓(xùn)練提供了參考。

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Dynamic response characteristics of soldiers in pistol shooting process

YANG Yang, WANG Ya-ping, ZHANG Wei, XU Cheng

(School of Mechanical Engineering, NUST, Nanjing 210094, China)

The purpose of this study was to investigate response characteristics of soldiers standing without support during their pistol shooting. A man-gun system model was established based on AnyBody software platform. The man-gun system model was driven by test data obtained with a three-dimensional motion capture system. The model was analyzed based on the inverse-dynamics principle, the “minimum-fatigue” criterion was utilized to deal with the muscle redundancy problem. The results showed that the behavior consciousness studies in the process of shooting and muscles instinctively shrinks according to the pre-tightening force of the last firing; in the process of shooting, there are 3 wave peaks for forces of muscles and joints, the first 2 wave peaks are due to passive movement of arms caused by firearms, the last peak is caused by the active control, the time from percussion to active control needs 243 ms; muscles fatigue rapidly intensifies after 4 consecutive shots. The results provided a referrence for shooting training and optimal playing of handheld light arms efficiencies.

man-gun system; active response characteristics; Inverse dynamics; behavior consciousness; shooting fatigue

10.13465/j.cnki.jvs.2016.11.002

國(guó)防基礎(chǔ)科研項(xiàng)目

2015-01-13修改稿收到日期：2015-05-20

楊洋 男，博士生，1988年4月生

王亞平 女，博士,副教授，1975年10月生

E-mail：zykdou@163.com

TB18

A