星球探测车的研发状况综述

自1957年前苏联发射第一颗人造卫星以来,人类投入了大量的精力到宇宙空间的探索上,随着科技的发展,深空探索也越来越受到关注,特别是在近地球星球的探索上.而开发出能行走于星球上的探测车是人类探索和征服宇宙的一项重要工作.首先,人们需要有一个全新的第二空间(目前人类未能开发或探索到的空间)来研究新工艺、新材料、新能源,以适应新的科研发展需要.开发出更好的适应于人类社会生存和发展的科技产品,需要在宇宙中某些合适的环境下来进行前期的探索与试验.其次,限于人类生存空间限制,需要寻求更广阔的空间、更能适应人类生存的环境来延拓人类有限的活动空间.这一切,都需要对未知星球进行探索,找到能为我所用的物质与空间.     

基于随机激励的某机匣模态实验与分析

用模态实验的方法对某型飞机发动机机匣的模态参数进行了识别。考虑噪声对频响函数的影响,在功率谱分析时,导出了噪声影响情况下的功率谱表达式,利用这个表达式计算了频响函数并最终用来提取模态参数。引入预实验方法用于机匣模态参数的探测中,以确定机匣上各个测点和激振器激振点的合理布置。考虑到实际工作时的激励情况,在实验台上用白噪声随机激励来模拟环境激励,对机匣进行了模态实验。与计算模态相比,用实验模态方法提取模态参数,避免了复杂的有限元建模与仿真,并能用相干函数来检验测得的实验数据的有效性。实验模态分析表明,得到的模态参数对于进一步改进机匣设计、分析其振动、疲劳寿命特性等具有重要的意义。      

时序多相关-经验模式分解方法及其对车辆振动信号的分析

振动信号的特征提取由于受强背景噪声的干扰往往具有很大的困难。在作者提出的时序多相关-经验模式分解方法的基础上,提出了一种相应的改进方法,将其扩展到一般振动信号的特征提取。先对采集到的时间序列作多相关处理,在时序多相关处理时,为了达到克服噪声干扰的目的,取一段采样序列,对其作周期延拓,使得在多相关处理后,噪声仅仅体现在多相关序列的常数项里面。再对得到的多相关数据作经验模式分解,选择满足要求的本征模式函数并作边际谱分析,以达到提取强噪声背景下的特征信号的目的。仿真分析表明了该方法的有效性。最后将它应用到实际某特种车辆振动信号的特征提取中,得到了满意的结果。