改进频域子空间模态分析方法及在试飞中的应用

基于频域子空间模态参数识别方法,提出了一种适用颤振试飞数据处理的频域子空间与非线性优化相结合的模态参数识别方法。通过GARTEUR模型数据对其进行了仿真验证,结果表明,模态阻尼识别精度在5%以内。将该方法用于实际颤振飞行试验的数据处理,结果表明,通过非线性优化后能够提高模态阻尼的识别精度,且具有抗噪声能力强、密集模态识别能力强和识别速度快等优点。     

基于整体多项式识别法的高速铣削刀具系统的试验模态分析

根据试验模态分析的基本原理以数控加工中心刀具系统为测试对象,对其应用频响函数法(FRF)试验模态分析,采用整体多项式识别法来识别出模态参数,最后与矢量分析法和有限元仿真模型进行匹配,结果显示整体多项式识别具有较高的识别精度,得到了高速铣削刀具系统较精确的模态参数,为进一步研究高速加工刀具系统的动力学及动态响应特性提供了必要的理论和试验依据。     

采用工作模态识别法进行模态分析

对于一些大型工作结构 ,有时很难测得输入信号 ,只能单独利用实测响应数据进行工作模态识别。本文针对工程实际中的这一情况 ,首先利用响应间互相关函数同脉冲响应函数在表达形式上的相似性 ,推导出了多参考点时域工作模态复指数法 ,继而又从响应间的互相关函数入手 ,推导出了多参考点频域工作模态识别法。最后采用一飞机模型对这两种方法进行了试验验证 ,并将所得结果做了对比分析 ,结果表明 ,两种多参考点方法都能较有效地单独从实测响应数据提取结构的模态参数 ,且频域工作模态识别法比时域工作模态复指数法识别精度更高。     

基于优化STD法的大飞机垂尾装配界面精加工过程模态参数识别

为减小大飞机垂尾装配界面精加工过程中产生的加工振动对其精加工质量的影响，需掌握装配界面加工过程的动力学特性，而动力学特性与其模态参数密切相关。因此，为获得装配界面各阶模态参数，针对其动态精加工过程，提出了一种优化STD环境激励下结构模态参数识别方法。该方法首先由装配界面的实测加工振动数据构造Toeplitz矩阵，并将其作为STD法的输入，进而求出装配界面各阶次模态参数，并构成模态参数下三角矩阵。然后利用模态置信因子及模态保证准则选出阶次相对稳定的模态参数作为装配界面的真实模态参数。最后，通过切削实验和锤击测试验证优化STD法的正确性和有效性。将锤击实验模态结果作为装配界面的模态参数测量参考值，以一阶模态频率识别结果为例，该方法相比于传统STD法和SSI法，识别精度分别提高了12.71%和3.82%；同理其余各阶模态参数识别精度均有不同程度的提高。通过优化STD法可准确高效地获得装配界面的模态参数，为其精加工工艺参数的合理选择提供了理论依据和技术支持。     

最小二乘复频域法在颤振试飞数据处理中的应用

针对大型飞机试飞过程中,数据通道多、颤振模态密集的特点,采用最小二乘复频域法(LSCF)实现了多输入多输出系统密集模态参数识别,并引入稳态图帮助识别真实模态。LSCF法采用右矩阵分式模型,使用Z域基函数,通过最小化误差代价函数求解待定参数;根据真实模态随模型阶次增大而趋于稳定的特点,通过绘制稳态图识别出真实模态。从飞机实测试飞数据中识别出多阶密集模态,并与地面共振试验结果进行了对照,验证了方法的有效性。     

1200℃高温环境下板结构热模态试验研究与数值模拟

高超声速飞行器高马赫数飞行时,翼、舵及垂尾等板形姿态控制结构将会面临极为严酷的高温环境,为了获得难于实测的结构在高温与振动复合环境下的热模态参数,本文将瞬态气动热试验模拟系统与振动试验系统相结合,建立了高温热/振联合试验测试系统,实现了高达1200℃热环境下矩形板结构的模态频率等关键振动参数的试验测试。同时,对矩形板结构的热模态特性进行了数值计算,并将试验结果与计算结果进行对比验证。试验中通过自行研制的耐高温陶瓷导杆引伸装置将结构上的振动信号传递至高温热场之外,使用常温加速度传感器对振动信号进行参数识别;并运用时-频联合分析技术对试验数据进行分析处理。本文所获得的高温环境(200~1100℃)下矩形板结构的模态频率的试验结果与数值计算结果取得了比较好的一致性,验证了本试验方法的可信性及可用性。本研究结果为高超声速飞行器翼舵结构在高温环境下的振动特性分析以及安全可靠性设计提供了重要的试验手段和参考依据。     

基于随机子空间方法的模态参数识别研究

随机子空间识别 (StochasticSubspaceIdentification ,以下简称SSI)方法是一种新的时域识别方法 ,该方法仅用自然响应数据 ,通过QR分解和SVD分解等一套正交投影算法识别系统模型。研究了SSI方法在模态参数识别领域的应用。采用NASAmini mast模型 ,仿真分析了SSI算法控制参数选择技巧 ,论证了其参数识别精度。通过处理日本CFT大楼实测数据 ,研究了SSI方法识别真实结构模态参数的问题。应用Kalman滤波器 ,测量响应可以分解为模态空间响应 ,将信号功率谱分解成多条单自由度系统功率谱。     

具有集中非线性全动翼面模态测试和颤振工程分析

分析了全动翼面的非线性环节，并以目前国内规模最大、精度最高、技术最先进的地面共振试验系统——VXI-640系统为试验手段，运用多点正弦激励下的相位共振法对某型飞机全动翼面进行了模态测试，试验模态纯度高正交性好。以试验模态为数据依据，采用三种气动模型对某型飞机全动翼面进行了颤振分析，分析结果合理，从而论证了基于高精度GVT试验模态进行颤振分析的实用性和可靠性。基于GVT试验设计技术和共振试验虚拟技术，分析了未来利用修正GVT试验数据进行颤振分析的前景。     

Flight Flutter Modal Parameters Identification with Atmospheric Turbulence Excitation Based on Wavelet Transformation

针对基于大气紊流激励的飞机颤振试验数据具有信噪比低以及测量数据以加速度响应形式给出等特点,将小波变换与随机减量法相结合对飞机颤振模态参数进行识别,首先利用随机减量法获得结构在非零初始加速度条件下的自由衰减响应,然后对该自由衰减响应进行Morlet连续小波变换,为使变换简单,本文采用了Parseval定理和留数定理,利用Morlet的带通滤波特性,通过搜索小波变换系数在不同的尺度区域内的极大值,再根据小波变换系数的极大值、相角与固有振动频率及阻尼系数间的关系,即可识别出各模态参数。并对利用小波变换识别颤振模态参数时,实现模态解耦应满足的条件进行了分析研究。通过仿真和飞机颤振试验数据分析,验证了该识别方法不仅简单、有效和可行,而且具有较强的抗噪性。     

起落架摆振飞行试验实测数据分析

为了检验起落架系统的稳定性,国内首次在真实飞机上进行起落架摆振试验,通过在跑道上加装激励板,有效激起起落架摆振相关模态;采用模态单峰隔离结合最小二乘算法,通过模态参数识别进行试验数据分析;通过仿真数据验证该方法的正确性,并将其应用到某实测摆振试验数据分析。结果表明:飞行试验中起落架未发生摆振,本次试验中起落架是稳定的。     

数据挖掘技术在飞行试验数据分析和气动参数辨识中的应用研究

为了检验飞行试验辨识结果的可信度,首次将数据挖掘技术用于飞行试验数据的分析和气动参数辨识,初步解决了试验数据有限、数据信息含量差别较大给聚类、分类、回归等分析处理带来的问题;提出了利用不同时间段、不同飞行批次的飞行数据在划分区间的气动特性分布来检验辨识结果可信度的方法;以某飞行器为对象,利用数据挖掘技术,建立了基于飞行试验数据的气动力数学模型,检验了辨识结果的一致性和可信度,并与地面试验结果进行了比较分析,给出了地面试验预测误差。多批次飞行试验数据的整体辨识结果表明,所发展的方法是可行和有效的。该项研究为验证辨识结果的可信度、建立基于飞行试验数据的气动模型提供了新的途径,并可应用于CFD 和风洞试验的验证与确认。     

考虑噪声抑制的高超声速风洞气动力识别方法

对于风洞试验中全尺寸模型试验的非平稳信号进行载荷辨识仍存在诸多问题。针对全尺度模型试验的非平稳信号载荷辨识提出了一种基于深度残差收缩网络（DRSN）深度学习技术的智能载荷辨识方法,该方法通过深度学习提取测力系统输出数据中的气动力、惯性力和噪声等特征,通过注意力机制对每组数据进行获取阈值,再通过软阈值函数对特征进行滤波降噪,有效辨识出测力系统响应信号中的惯性力分量并进行剔除,实现气动力载荷辨识。在测试验证中,均值法的辨识精度为85%以上,DRSN模型的辨识精度为94%以上,证明DRSN模型能有效降低噪声和惯性力对于载荷辨识的干扰,用于非平稳信号的载荷辨识具有精度高、可靠性好等特点。     

一种基于短时机动试飞数据的动力学辨识优化方法

飞行动力学辨识算法的一个关键问题是,如何通过简单的机动获取所关心频率范围的响应特性。短时倍脉冲是一种易于实施的激励信号,兼顾试飞安全性与经济性,但与频域辨识法通常使用的扫频输入激励相比,短时机动频谱范围窄、信噪比低,一般难以得到准确的辨识结果。对如何基于短时机动飞行试验数据,提高辨识结果准确性的问题进行了研究。首先分析了经典Welch谱估计进行时域-频域转换过程中,影响非参数模型辨识精度的主要因素,提出了削减窗函数边缘缩减效应的数据预处理方法,并结合多窗口综合技术,提高频域特性辨识结果的精度。在参数化模型辨识过程中,针对有限频谱范围,提出了利用相干函数和功率谱密度加权综合,确定等效拟配的频率范围和频率节点的自适应方法,使得低阶等效拟配与输入激励信号高度相关,提高参数化模型辨识的精度、一致性和适应性。通过不同类型飞机的大量短时机动和少量扫频飞行试验数据模型辨识的工程应用示例,验证了动力学辨识优化方法算法稳定、结果准确,可满足飞行品质模态特性评价等应用需求。     

基于AFAS 软件的机翼壁板耐久性分析及试验验证

随着航空工业的发展,对机翼壁板耐久性分析的精确性及计算速度的要求日益提高,必须考虑从手工计算到程序计算的转变。飞机结构耐久性分析软件系统(AFAS)是为了满足飞机结构耐久性分析的工程实际使用要求而编制的。本文介绍采用该软件中包含的DFR方法计算程序对机翼壁板结构进行耐久性分析的过程,并进行试验验证,分析得到的机翼壁板结构具有95%置信度、95%可靠度的可靠性寿命与试验统计结果非常相近,证明AFAS是一个可以进行耐久性分析的快速准确的计算工具。     

一种针对液体火箭发动机可靠性的双线评估方法

针对液体火箭发动机可靠性评估过程中试验数据利用不充分、主观性强、与设计改进关联不足等现状,给出了一种可靠性双线评估方法,在有限试车条件下提升可靠性评估结果的准确性,并从风险控制角度识别出发动机的薄弱环节。该方法采用两条主线开展可靠性评估,第一条线以发动机部组件试验数据为输入,以发动机工作时序为线索,识别发动机故障模式,建立可靠性模型,将部组件故障模式的发生概率带入可靠性模型中,采用不确定性传播算法,得到发动机可靠性先验分布。第二条线以发动机整机试验数据为输入,采用威布尔可靠性评估方法,得到发动机可靠性追加信息;随后采用贝叶斯方法进行双线融合,计算发动机可靠性的后验分布。通过可靠性双线评估方法,扩充了可靠性评估的数据来源,并从风险控制角度辨识了发动机的关键部组件及其故障模式,提升了可靠性评估的工程应用价值。     

Test results judgment method based on BIT faults

Built-in-test(BIT) is responsible for equipment fault detection, so the test data correctness directly influences diagnosis results. Equipment suffers all kinds of environment stresses, such as temperature, vibration, and electromagnetic stress. As embedded testing facility, BIT also suffers from these stresses and the interferences/faults are caused, so that the test course is influenced,resulting in incredible results. Therefore it is necessary to monitor test data and judge test failures.Stress monitor and BIT self-diagnosis would redound to BIT reliability, but the existing antijamming researches are mainly safeguard design and signal process. This paper focuses on test results monitor and BIT equipment(BITE) failure judge, and a series of improved approaches is proposed. Firstly the stress influences on components are illustrated and the effects on the diagnosis results are summarized. Secondly a composite BIT program is proposed with information integration, and a stress monitor program is given. Thirdly, based on the detailed analysis of system faults and forms of BIT results, the test sequence control method is proposed. It assists BITE failure judge and reduces error probability. Finally the validation cases prove that these approaches enhance credibility.     

用于气动导数辨识的试飞数据处理方法研究

飞行试验的测量环境十分复杂,未经处理的试飞数据直接用于飞机的气动导数辨识会降低辨识精度,甚至导致辨识的迭代过程发散或收敛到错误值。提出一套从野值剔除、数据平滑、时延修正到相容性检验的试飞数据处理方法,并将其应用到真实试飞数据的气动导数辨识中,通过对比分析数据处理前后的辨识过程和辨识结果,验证了本文提出的数据处理方法在改善辨识过程收敛特性和提高辨识精度上的有效性。     

某小型涡扇发动机全流道准三维数值法

采用高阶精度Godunov格式和时间相关法,用多部件模型在小型涡扇发动机的全流道S2流面上求解带黏性力项的非定常Euler方程组,并将整机模拟的结果与试验结果进行了对比,在合理给出损失的情况下,计算结果与试验结果基本吻合.     

飞机实测环境温度数据处理方法研究

可靠性试验所使用的综合环境应力,决定着可靠性试验的有效性。准确的综合环境应力来自于飞行测试,如何将实测数据转换成试验应力,要解决一系列数据处理技术问题。本文参考国外资料及GJB899-90《可靠性鉴定和验收试验》编制试验剖面的基本思想,建立了一种完整的军用飞机实测温度数据转换为综合环境应力的方法。利用实测的飞机舱温数据,对提出的数据处理方法进行了检验,结果满足可靠性试验对温度试验应力的精度要求。此处理方法可直接应用于工程实际,编制军用飞机可靠性试验剖面。