飞艇骨架结构动态损伤识别方法

针对飞艇骨架结构中损伤引起的模态跃迁现象导致无法通过匹配损伤前后动态特性参数变化来识别损伤的难题,给出3种只基于损伤后振动响应信息进行损伤识别的动态方法。通过模态分析方法获得结构的模态参数,分别推导模态振型曲率法、均布载荷面曲率法和虚拟轴向应变法等3种损伤识别算法。定义损伤指标,并根据损伤指标局部峰值来识别和定位损伤杆件。以半硬式飞艇常见狭长构型三角截面碳纤维复合材料桁架为例,结合有限元法和自编MATLAB程序进行损伤识别仿真研究,影响参数包括损伤类型、损伤位置、损伤程度和噪声量级等,最后对损伤识别算法的有效性进行试验验证。结果表明新损伤识别方法对损伤敏感,在环境噪声工况下能准确识别和定位单个和多个损伤杆件。文中方法均基于结构整体振动信息进行损伤杆件识别,将来可用于构造飞艇骨架实时结构健康监测系统。     

基于转角模态曲率的损伤识别研究

利用测量得到的模态参数,应用中心差分法求取振型曲率,用损伤前后同一位置的振型曲率变化作为结构损伤的识别指标。采用有限元方法,通过数值仿真,对不同位置发生损伤前后的悬臂梁进行仿真计算,得到其模态参数。利用构造的损伤识别指标对结构损伤情况进行识别研究。在前人研究的基础上,特别提出了利用角位移模态曲率变化来识别损伤位置。仿真算例表明：利用角位移模态曲率比平动位移模态曲率识别损伤的效果更好,精度更高。     

利用振型变化进行结构损伤诊断的研究

 以悬臂梁为研究对象,在其上进行损伤模拟。应用有限元程序进行模态分析,模态分析的结果表明第一阶振型改变率对不同位置和程度损伤的敏感性。提出以第一阶振型改变率作为结构损伤识别的标识量。应用神经网络,成功地识别了损伤的位置和程度,指出其可行性。     

基于运行模态的复合材料梁脱层损伤识别

为了实现复合材料结构损伤的定位与定量识别,利用传递率函数的运行模态分析方法探讨了复合材料梁无损检测方法,通过对加速度传递函数的最小二乘拟合,得到结构的模态频率和阻尼,对传递率函数矩阵奇异值分解,得到结构的振型。运用曲率模态(CMS)和曲率模态变化率(CMSI)作为损伤指标,对具有单损伤、多损伤和不同损伤程度的复合材料梁结构进行模态分析,并对两种损伤指标的识别敏感性进行对比。实验结果表明:CMS和CMSI在损伤位置发生突变,通过突变可以识别出损伤的位置和大小,并且能够对结构中的多损伤进行识别;CMS和CMSI的突变极差值随着损伤程度的增加而增大,说明CMS和CMSI具有定量识别损伤程度的能力;与CMS相比,CMSI对复合材料梁结构损伤识别更为敏感。     

基于曲率模态法对飞机翼梁的损伤识别

基于曲率模态提出了一种对飞机翼梁的损伤识别分析方法,通过判断结构在损伤前后的曲率模态的变化,比对损伤的位置进行定位。文中提出利用孤立特征值的一阶摄动法求解损伤后曲率模态,能够通过无损振型计算出损伤后曲率模态的改变量,优化计算方法。为验证方法的有效性,将某一简支梁作为算例进行损伤识别,得到了较好的效果。识别结果还表明,曲率模态的变化比会随着损伤程度的增加而增大,利用这一性质能够初步判断结构的损伤程度。利用这一方法对某一整体式飞机翼梁进行了损伤识别,结果证明,这种方法能够迅速的对飞机翼梁上出现的损伤进行定位,并且通过判断曲率模态的变化比的大小,能够判断飞机翼梁的损伤的程度。     

基于转角振型曲率的损伤识别

利用中心差分法求取振型曲率,用损伤前后同一位置的振型曲率变化来作为结构损伤的识别指标。采用有限元方法,通过数值仿真对不同位置发生损伤的悬臂梁进行分析,利用构造的的损伤指标对结构损伤情况进行识别研究。在前人的研究基础上,特别提出了利用角度位移振型曲率变化来识别损伤。仿真算例表明:利用角度位移振型比平动位移振型识别损伤的效果更好、精度更高。     

基于柔度曲率矩阵的复合材料脱层损伤识别研究

利用复合材料的模态柔度曲率矩阵探讨了复合材料构件的无损检测方法。通过模态分析获得脱层复合材料梁的各阶固有频率及节点振型,计算得到模态柔度曲率矩阵判断复合材料梁的脱层损伤。基于梁结构损伤检测理论发展了基于柔度曲率矩阵的复合材料板结构脱层损伤识别理论,即纵向柔度曲率矩阵和横向柔度曲率矩阵。算例分析表明:对于单一脱层损伤,纵向和横向柔度曲率突变率分别是3.6310、5.4078倍。对于多处脱层损伤,小损伤处纵向和横向柔度曲率突变率分别是3.5350、5.902 8倍;大损伤处纵向和横向柔度曲率突变率分别是5.680 3、10.010 9倍。突变位置与预设的脱层位置一致。说明纵向和横向柔度曲率均能判断复合材料脱层损伤的位置和大小,且相对来说,纵向柔度曲率损伤识别效果更好于横向柔度曲率。     

复合材料圆筒结构脱层损伤识别研究

针对复合材料圆筒结构,讨论了基于模态柔度曲率矩阵的无损检测方法。通过模态分析获得脱层复合材料圆筒的各阶固有频率及节点振型,计算得到轴向和周向柔度曲率矩阵来判断损伤。研究表明:轴向和周向柔度曲率矩阵两种方法均可达到精确识别脱层位置及大小的效果,且越靠近外筒壁,柔度曲率矩阵图突变越大,越易检测。相对而言,轴向柔度曲率Fc在脱层位置突变远大于周向柔度曲率Fd,更易判断损伤。但当损伤发生在沿轴线固定端边界时,轴向柔度曲率Fc本身就有较小突变,应用周向柔度曲率Fd识别防止误判。     

基于结构动力学特性的损伤识别方法

基于等效模态应变/动能理论,提出了一种利用实际结构的测试数据识别结构中损伤位置的方法。在此基础上,研究了利用模型修正技术识别结构中损伤强度的方法。分别以一个单损伤平板结构和多损伤平板结构为例,通过仿真分析了以上方法的有效性。结果表明,以上方法可以有效识别结构中的损伤位置和损伤强度。     

基于径轴向Tchebichef矩函数三维曲面非对称结构的模型修正

采用积分的思想,将曲面机匣看作由若干圆柱机匣积累而成,将曲面机匣振型数据插值到一个圈数×点数×层数的三维像素空间内,能够实现径轴向Tchebichef矩(RAT矩)对曲面机匣模态振型的识别。利用RAT矩函数从曲面结构模态振型数据提取矩特征值,实现对振型数据的压缩,基于矩特征值的相关性分析能够很好地描述重模态现象,弥补了传统模态置信准则(MAC)值对于重模态描述的缺陷。进而将矩特征值代替振型数据,作为目标函数,应用于模型修正。矩特征值的数据量远小于振型数据,能够提高计算效率、避免修正结果不收敛。考虑到工程部件大多非完全轴对称,以一个带有非对称凸台的航空发动机机匣为例,基于RAT矩进行模态计算、相关分析和模型修正,发现同时利用频率与RAT矩进行模型修正,相关性有明显的提升,例如第9阶模态的相关性由35.35%提升到67.21%。各阶模态对的频差也都明显降低,最大频差由14.56%降至9.09%。证明了RAT矩函数能够应用在三维曲面非对称机匣的模型确认中。     

利用模态编码进行结构损伤位置识别的自联想储存器神经网络方法

 提出了一种基于自联想储存器神经网络的结构损伤识别方法,该网络的训练数据为经编码后的结构模态向量。和传统BP网络相比,这种方法收敛性能较好且不易陷入局部极小值。另外,为判断识别结果的正确性,提出了一种基于向量间距离的可靠性分析方法。最后,以一个悬臂梁为算例验证了该方法的有效性和可行性。     

复合材料层合板的振动模态试验研究

采用逐点激励单点测试（SISO）的方法,在自由状态和一端固支状态下对无损伤和含开孔损伤的复合材料层合板进行了模态试验和模态识别.根据测量得到的试验件的频率、阻尼和振型等模态参数,分析了层合板在不同边界条件下开孔损伤位置和开孔损伤大小对层合板的振动特性的影响.结果表明：复合材料层合板具有优越的阻尼特性;试验获得的振动特性与相关文献中的结果一致;开孔损伤位置和开孔损伤大小对层合板的振动特性有明显影响.     

由有限多个传感器测点诊断结构破损位置的试验研究

 提出了结构动态试验传感器测点位置的优化方法,发展了基于有限多个传感器测点信息的结构破损定位方法。该方法以结构各自由度的破损信息为条件,通过优化方法从结构的全部自由度中去掉那些所含结构破损信息很少的自由度,得到了有限个传感器测点的数目和位置,并且运用灵敏度分析和相关性分析方法,建立了直接利用不完整的实测模态振型诊断结构破损位置的破损定位方法,解决了测试振型不完整给结构破损诊断带来的困难。空间桁架结构破损诊断的实验研究表明,该方法能成功地诊断出结构单个或多个破损的位置。     

多模态时域振动衰减信号各模态分离与阻尼参数辨识方法

针对多模态信号中各模态难以准确分离和模态阻尼参数难以准确识别的问题,提出了布谷鸟搜索(CS)算法参数优化的变分模态分解方法 (CS-VMD)和模态阻尼参数辨识的包络线积分法(EIM)。使用CS-VMD方法将多模态时域振动衰减信号中的多模态分量准确分离开来,利用EIM辨识各模态的模态频率和阻尼比,并与理论值(或测量值)以及半功率带宽法(HPB)辨识值进行对比。位移仿真信号与压气机导向叶片测频信号模态分解及模态参数辨识表明,CS-VMD方法可实现对多模态信号的正确分解,EIM辨识的模态频率误差均小于1.0%;对于位移仿真信号,EIM辨识的模态阻尼比最大误差小于2.5%;对于压气机导向叶片测频信号,使用EIM和HPB方法辨识的模态阻尼比最大差别为9.098%,EIM的模态阻尼辨识精度比HPB方法高。     

阻尼系统的振动分析

 本文讨论粘性阻尼线性系统的振动问题。阐述了复模态理论,用它分析了系统自由振动的特性。并用状态空间法讨论了系统的脉冲响应矩阵和传递函数矩阵,分析了它们的响应特性和共振的概念。     

基于径向切比雪夫矩函数的结构动力学模型修正

提出基于径向切比雪夫矩函数的振型描述及模型修正的方法,并应用于实际结构.将结构的模态振型用径向切比雪夫矩特征值表示,可以用很少的数据很好地描述振型数据的特征,实现振型数据的压缩.将径向切比雪夫矩特征值用于相关分析中,克服了利用模态置信准则描述对称结构重模态的缺陷.进一步将径向切比雪夫矩特征值用于模型修正中,克服了将振型数据直接用于修正中会产生的一些问题,如振型数据量过大、修正不易收敛等.以某航空发动机实验器的封油盖为例,进行振动模态测试实验,利用径向切比雪夫矩函数对其进行相关分析及模型修正,修正前后,封油盖有限元的前13阶固有频率的预测值与实际结构模态测试的实验值误差由最大值17.13%降低到1.23%,验证了该方法的有效性.