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Geometric Optimization and Penetration Performance of Explosively Formed Projectiles

Este estudio establece un marco computacional de alta precisión que combina el Diseño Central Compuesto de Box-Wilson, NSGA-II y el método TOPSIS ponderado por entropía para optimizar la geometría del proyectil formado explosivamente, logrando un aumento del 25,2% al 32,6% en la velocidad terminal y un rendimiento de penetración superior en comparación con las líneas de base tradicionales.

Autores originales: Quan Pham Hong

Publicado 2026-09-17

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CC BY 4.0

Autores originales: Quan Pham Hong

Artículo original bajo licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Esta es una explicación generada por IA del artículo a continuación. No ha sido escrita ni avalada por los autores. Para mayor precisión técnica, consulte el artículo original. Leer descargo de responsabilidad completo

En el mundo de la defensa moderna, existe un tipo específico de arma diseñada para perforar blindajes pesados desde una distancia segura. A diferencia de las cargas conformadas tradicionales que crean un chorro continuo de metal sobrecalentado para fundir el acero, estas armas funcionan de manera distinta. Utilizan una explosión controlada para voltear hacia afuera una copa metálica hueca, transformándola en un único proyectil sólido de alta velocidad. Este proyectil, conocido como proyectil formado por explosión (EFP, por sus siglas en inglés), vuela hacia su objetivo a velocidades increíbles, confiando en la energía cinética pura para abrir un agujero en las defensas del objetivo. La efectividad de esta arma depende enteramente de cómo se haya moldeado la copa de metal antes de ser disparada. Si el metal es demasiado grueso, la explosión no puede acelerarlo lo suficientemente rápido. Si es demasiado delgado, el proyectil podría fragmentarse antes de alcanzar el objetivo. Los ingenieros han intentado durante mucho tiempo encontrar la forma perfecta, pero la relación entre el grosor del metal, el tamaño de la carga explosiva y la velocidad final del proyectil es compleja e impredecible. Cambiar una parte del diseño suele perjudicar otra parte de su rendimiento, lo que dificulta encontrar la mejor configuración mediante el viejo método de prueba y error.

Un investigador abordó recientemente este problema construyendo un sofisticado laboratorio digital para probar miles de variaciones de diseño sin disparar un solo tiro. En lugar de adivinar, utilizó una potente simulación por computadora para modelar la física de la explosión y el vuelo del proyectil. Comenzó verificando que su modelo computacional fuera preciso, realizando simulaciones de pruebas del mundo real donde se disparaban proyectiles reales contra placas de acero. Las predicciones de la computadora coincidieron con los resultados físicos con un alto grado de precisión, demostrando que el modelo digital podía confiarse para explorar nuevas ideas. Con esta herramienta fiable en mano, el investigador se propuso encontrar la geometría óptima para el revestimiento metálico y la carga explosiva. Se centró en cuatro mediciones clave: la altura del revestimiento metálico, el grosor del metal en la parte superior central, el grosor en el borde exterior y la longitud de la carga explosiva.

El investigador se enfrentó a un desafío difícil porque los objetivos de la tecnología a menudo se contraponen entre sí. Para penetrar profundamente en un objetivo, el proyectil necesita moverse lo más rápido posible. Sin embargo, hacer que el proyectil sea más rápido a menudo significa que se vuelve más delgado y frágil, lo que puede reducir el tamaño del agujero que realiza al impactar. Por el contrario, un diseño que cree un agujero ancho y destructivo podría sacrificar demasiada velocidad para penetrar un blindaje grueso. Para resolver esto, el investigador empleó una estrategia matemática que pudiera equilibrar estas necesidades conflictivas. Realizó una serie de 27 simulaciones computacionales cuidadosamente planificadas para mapear cómo los cambios en las cuatro mediciones clave afectaban la velocidad final, el tamaño del agujero y la profundidad de penetración. Estos datos le permitieron construir un mapa detallado del espacio de diseño, mostrando exactamente dónde ocurrían las compensaciones.

Utilizando este mapa, aplicó un algoritmo computacional especializado diseñado para encontrar el mejor compromiso posible. Este algoritmo buscaba un diseño que maximizara la velocidad manteniendo al mismo tiempo suficiente masa para crear un agujero significativo y penetrar profundamente. El resultado fue un conjunto específico de dimensiones que el investigador identificó como la configuración ideal. El diseño óptimo requería una relación de altura del revestimiento de 0.231, un grosor superior de 0.03, un grosor de borde de 0.012 y una longitud de carga de 1.21. Cuando el investigador probó este nuevo diseño en su simulación computacional de alta fidelidad, los resultados fueron sorprendentes. El proyectil optimizado alcanzó una velocidad terminal de 2482 metros por segundo, una velocidad que lo sitúa en el reino de la hipervelocidad, donde la física del impacto cambia drásticamente.

En comparación con diseños anteriores que dependían de reglas empíricas estándar de ingeniería, esta nueva configuración mostró una mejora masiva. El proyectil optimizado fue un 25.2 por ciento más rápido que un diseño con un revestimiento de grosor variable y un 32.6 por ciento más rápido que un diseño con un revestor de grosor uniforme. Si bien el agujero creado por este proyectil más rápido era ligeramente menor en diámetro que los agujeros más anchos producidos por diseños más lentos, el aumento de velocidad permitió que penetrara mucho más profundamente. La simulación mostró al proyectil penetrando 28 milímetros en un objetivo de acero, una ganancia significativa en letalidad. El investigador descubrió que, al adelgazar cuidadosamente el borde del revestimiento metálico mientras mantenía la parte superior ligeramente más gruesa, podía guiar la energía explosiva para acelerar el proyectil de manera más eficiente sin que este se fragmentara en pleno vuelo.

Este trabajo demuestra que el método antiguo de cambiar una variable a la vez no es suficiente para resolver los problemas complejos del diseño de ojivas modernas. Al combinar simulaciones computacionales avanzadas con métodos de diseño estadístico y algoritmos evolutivos, el investigador pudo navegar por un panorama de requisitos conflictivos y encontrar una solución que la intuición humana podría haber pasado por alto. El estudio confirma que un enfoque matemáticamente riguroso puede reasignar con éxito la energía cinética para maximizar la capacidad de la arma para perforar blindajes manteniendo una huella de daño efectiva. Los hallazgos proporcionan un camino claro para los ingenieros que buscan construir sistemas defensivos más eficaces, demostrando que el futuro de la penetración de blindajes reside en la optimización geométrica precisa y basada en datos.

Resumen Técnico: Optimización Geométrica y Rendimiento de Penetración de Proyectiles Formados por Explosión

Planteamiento del Problema
Los Proyectiles Formados por Explosión (EFP, por sus siglas en inglés) son críticos para neutralizar objetivos protegidos a distancias de separación (standoff), pero su diseño depende en gran medida de métodos empíricos tradicionales que varían un solo parámetro de forma aislada. Este enfoque no logra capturar las interacciones sinérgicas y no lineales entre las variables geométricas —como los gradientes de espesor del revestimiento y las dimensiones de la carga— que gobiernan el proceso de formación explosiva. En consecuencia, existe la necesidad de una metodología rigurosa para resolver objetivos balísticos en conflicto, específicamente el compromiso entre maximizar la velocidad de boca (para la energía cinética) y mantener un diámetro de agujero (huella de daño radial) y una profundidad de penetración axial suficientes.

Metodología
El estudio propone un marco computacional híbrido que integra la simulación numérica de alta fidelidad con el diseño estadístico de experimentos y la optimización evolutiva:

Marco Numérico: El comportamiento termomecánico del EFP se simuló utilizando ANSYS Autodyn 2D. El revestimiento de cobre se modeló mediante una ley constitutiva de Johnson-Cook modificada para considerar altas tasas de deformación y ablandamiento térmico adiabático, mientras que el explosivo C4 y la carcasa de polietileno se describieron mediante las ecuaciones de estado de Jones-Wilkins-Lee (JWL) y Shock, respectivamente. La simulación utilizó un solver Euleriano para la fase de formación y un solver Lagrangiano para la fase de impacto contra el objetivo, validado mediante experimentos estáticos de disparo real con errores relativos consistentemente inferiores al 10%.
Diseño Estadístico: Para mapear el espacio de diseño de manera eficiente, se empleó el Diseño Central Compuesto de Box-Wilson (CCD). Este generó un modelo de superficie de respuesta polinómico de segundo orden basado en 27 simulaciones numéricas. Las variables de diseño incluyeron la altura del revestimiento ( $h$ ), el espesor superior ( $e_1$ ), el espesor del borde ( $e_2$ ) y la longitud de la carga ( $l_c$ ), normalizados por el diámetro de la carga ( $d_c$ ).
Estrategia de Optimización: Se formuló un Problema de Optimización Multiobjetivo para maximizar la Velocidad de Boca ( $V$ ), el Diámetro del Agujero ( $W_p$ ) y la Profundidad de Penetración ( $D_p$ ). Se utilizó el Algoritmo Genético de Clasificación No Dominada II (NSGA-II) para identificar el frente de Pareto óptimo, navegando el espacio de diseño no convexo.
Toma de Decisiones: Para seleccionar una única "Mejor Solución de Compromiso" del frente de Pareto, se aplicó una estrategia de TOPSIS (Técnica de Preferencia por Similitud con la Solución Ideal) ponderada por Entropía, la cual ponderó objetivamente los objetivos en conflicto basándose en su varianza dentro del conjunto de soluciones, eliminando el sesgo subjetivo.

Contribuciones Clave

Marco Híbrido: La integración de la Metodología de Superficie de Respuesta (RSM) con NSGA-II y el TOPSIS ponderado por Entropía proporciona una alternativa matemáticamente rigurosa al diseño tradicional de EFP por ensayo y error.
Cuantificación de Interacciones: El estudio cuantifica los efectos acoplados de la geometría del revestimiento y la longitud de la carga, revelando que la variación independiente de parámetros es insuficiente para identificar las proporciones óptimas.
Validación: El modelo numérico fue rigurosamente validado contra pruebas de disparo físico, confirmando su capacidad para predecir cambios balísticos causados por modificaciones geométricas con alta precisión.

Resultados
El algoritmo de optimización identificó una configuración geométrica específica: una relación de altura del revestimiento ( $h/d_c$ ) de 0.231, una relación de espesor superior ( $e_1/d_c$ ) de 0.03, una relación de espesor de borde ( $e_2/d_c$ ) de 0.012 y una relación de longitud de carga ( $l_c/d_c$ ) de 1.21.

La verificación numérica de este diseño óptimo arrojó las siguientes métricas de rendimiento:

Velocidad Terminal: 2482 m/s.
Diámetro del Agujero: 30 mm.
Profundidad de Penetración: 28 mm.

El análisis comparativo frente a los diseños base demostró mejoras significativas:

Velocidad: El diseño optimizado logró un aumento del 25.2% en la velocidad terminal en comparación con un revestimiento de espesor variable diseñado empíricamente, y un aumento del 32.6% en comparación con un revestiente de espesor uniforme.
Penetración vs. Huella: Aunque el diseño optimizado produjo un diámetro de agujero ligeramente menor (30 mm) en comparación con el diseño base de espesor variable (36 mm), alcanzó una profundidad de penetración máxima de 28 mm. Esto indica una reasignación cinética exitosa, priorizando la penetración axial mientras mantiene una huella de daño radial efectiva, evitando la erosión de masa asociada con el adelgazamiento excesivo.

Significancia y Reivindicaciones
El artículo sostiene que este enfoque híbrido logra cerrar la brecha entre la hidrodinámica de cargas conformadas teórica y la ingeniería práctica de ojivas. Al resolver los conflictos de objetivos de letalidad mediante una metodología sistemática basada en datos, el marco identifica parámetros de diseño de alto rendimiento que los métodos tradicionales de una sola variable no logran aislar. El autor concluye que la metodología propuesta ofrece una herramienta fiable y matemáticamente rigurosa para la ingeniería avanzada de ojivas, capaz de maximizar la penetración axial preservando la integridad estructural en regímenes de hipervelocidad. Se señala que el trabajo futuro podría extender este marco a nuevos materiales de revestimiento y efectos de distancia de separación, pero el estudio actual se centra estrictamente en la optimización geométrica de la configuración del EFP.

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