圆柱形弹性壳液耦合系统模态的有限元法分析

本文针对圆柱形盛液容器受高频激振产生低频大幅重力波的现象,用有限元法对圆柱形弹性壳体及壳液耦合系统进行了模态分析,得到了壳液耦合系统的主要振型;用有限元法分析所得的模态结果与实验现象及实验模态分析结果有较好的吻合,进一步验证了实验结论的可靠性。     

空间智能桁架自适应模糊振动控制

研究了一种基于自适应模糊控制器的空间智能桁架振动控制方法。在考虑剩余模态影响的条件下建立了空间智能桁架的独立模态空间振动控制方程,并对自适应模糊控制器作改进,证明了控制系统的稳定性。仿真结果表明:该自适应模糊控制器可有效抑制桁架振动,控制效果明显优于传统模糊控制,同时能抑制控制溢出和观测溢出。     

飞行振动环境随机试验模拟的载荷等效

研究飞行振动环境载荷地面试验模拟的等效性问题。基于模态质量的振型叠加方法应用于结构随机振动的响应分析,导出了随机振动载荷等效的一般表达式。针对小阻尼稀疏模态结构,得出了随机振动载荷等效的一种工程设计方法,并通过数值模拟验证了方法的可行性。     

固体火箭发动机试验模态分析技术研究

将固体火箭发动机划分为144个自由度，采用锤击法，单点激励多点响应（SIMO）对其在4种工况下进行了频率响应的测量，应用了多种方法进行模态参数识别和数据拟合，并对其结果进行比较，获得了发动机在各工况1kHz以内的各阶固有频率、振型和阻尼，并对试验模态分析技术在固体火箭发动机试验中的应用进行了研究。     

固体火箭发动机模态分析的缩聚方法

对于一些复杂结构的模态分析，要得到能够指导工程设计的结果，几何模型和力学模型划分单元必须足够多，这必然耗费大量的空间和时间资源，并导致计算困难。文中以某上面级固体火箭发动机模态分析为例，利用有限元法、固定界面法和Guyan缩聚法进行自由度缩聚后再进行模态分析，分析结果令人满意。     

一种分析轮式起落架直升机“舰面共振”的方法

 针对轮式起落架直升机，提供了一种“舰面共振”动力稳定性分析方法。首先，针对直升机在舰面上随舰船一起摇晃时左右起落架受载不对称的状况，近似采用受对称载荷产生对称变形、受非对称载荷产生非对称变形的方法计算了直升机的平衡状态；其次，根据轮式起落架轮胎和缓冲支柱刚度和阻尼共同作用的特点，结合轮式起落架的几何关系，采用复刚度的方法得出起落架作用于机体的刚度与阻尼；最后，用桨叶振动模态法对轮式起落架的直升机进行了不同旋翼升力卸载以及鱼叉系留与否的“舰面共振”动力稳定性计算分析，并通过算例得到验证。     

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。     

模态参数识别在飞行颤振试验中的应用

 本文介绍了飞机飞行颤振试验的简况、颤振试飞数据处理的特点和一些特殊要求。简要介绍了用频域参数识别方法和时域参数识别方法识别模态频率和阻尼的基本原理和基本数学模型。文中着重介绍了为解决颤振试飞中所获得的信号的信噪比差,而又要求识别的模态阻尼值的精度比较高这个矛盾和为了尽量缩短数据分析所花费的计算时间而采取的若干措施。     

环向圈连带冠叶片的动态分析

 本文将动态子结构方法中链式加载技术与群论算法相结合,提出环向固连带冠叶片动力特性分析的一种新方法。文中列出了分析步骤与具体公式,并有实例的计算结果。该方方法适用于研究具有带冠叶片的单级转子中,“冠”的整体效应。     

空载固体发动机计算与试验模态相关性分析

为了预测空载状态固体火箭发动机动态特性,对其进行了模态试验,并应用MSC.Marc进行了模态计算,然后对比两者的结果,进行了相关性分析和评估。计算得到了发动机250Hz以内的一阶弯曲模态和五阶呼吸模态。试验测得了发动机的三阶呼吸模态和一阶弯曲模态。比较试验测试模态和与之对应的计算模态:固有频率相对误差均在5%以内;振型相关图上的点大都分布在斜率为1(或 1)的直线周围;MAC(模态置信判据)值在0 9左右。说明计算与试验模态有较好的相关性,有限元计算模型比较准确的反映了实际情况。