某型穿甲弹试验模态分析

本文通过试验模态分析的方法,得到了某型反坦克穿甲弹的结构参数,进而为了解该穿甲弹的动态特性以及改进弹体的结构提供了依据。     

基于响应传递比的转子叶片动应变重构

提出基于响应传递比的转子叶片动应变重构方法,从系统应变频响特性出发,在频域获得应变-应变响应传递比关于模态振型的解析表达式,建立叶片已知测点应变与不可测位置应变的映射关系;开展高速旋转叶片动应变测量实验,建立叶片有限元模型,并采用转子叶片前4阶固有频率的实验结果修正有限元模型;开展考虑转速影响的转子叶片模态分析,提取对...     

飞机带外挂对称结构振型局部化的参数影响

本文在文〔１〕研究的基础上，详细分析了飞机左右对称子结构间的耦合度以及外挂联接刚度失调量的大小等因素对振型局部化程度的影响。通过具体的数据揭示了各参数对局部化程序的影响规律。     

基于非接触式测量的旋转叶片动应变重构方法

基于叶端定时非接触式测量和振动响应传递比的概念,开展高速旋转叶片动应变重构方法的研究。在频域内推导了叶片任意测点位移与任意测点动应变的传递比,给出了单模态共振下响应传递比关于位移和应变模态振型的解析表达式;建立旋转叶片的三维(3D)有限元模型,开展考虑旋转预应力效应的叶片模态分析,提取位移和应变模态振型,获得任意转速下叶端位移与叶根关键点动应变的传递比。开展高速旋转叶片叶端定时非接触式测量实验,采用周向傅里叶算法对叶端定时信号进行处理,获得叶片在不同转速单模态共振下的叶端位移,结合响应传递比,重构5个旋转叶片的关键点动应变。结果表明:旋转叶片在9 000 r/min和13 000 r/min转速下发生1阶共振时,与应变片实测结果相比,叶根处应力最大点、次大点和边缘点3个关键点的动应变平均重构误差均小于15%,验证了旋转叶片动应变重构方法的有效性。     

基于以太网的飞机结构应变测试系统

基于我国飞机结构疲劳强度测试系统的实际情况,结合目前网络技术在工业领域中的应用,提出了一种基于以太网的远程控制型分布式应变测试系统,着重论述了采用以太网技术实现多个远程监控端和测试端之间的通信,通过实验验证了命令和数据传输的可靠性与实时性。     

基于不相关模态振型的修正技术

为充分利用试验测量结果,探讨了一种修正技术,不但有效利用试验数据中与有限元模型相关的模态信息,同时也有效利用不相关模态信息,并成功应用于某型现代高推质比涡扇发动机结构中.通过计算,修正后的模型计算值与试验测试值比较接近,误差接近0,MAC（model assurance criteria）值接近1.研究表明:利用不相关模态振型的模型修正技术能够有效得到准确的修正参数值,且修正后的有限元模型具有很高的计算精度.      

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。     

简谐基础加速度激励下的点阵结构优化设计

航空航天类产品面临愈加剧烈的振动环境,同时对结构的设计也提出了更高的轻量化需求。针对简谐基础加速度激励下的结构振动抑制问题,基于高比强度、比刚度的轻质点阵结构,提出通过优化点阵结构杆件的截面尺寸来降低结构动响应的优化方法。以点阵结构杆件的截面尺寸为设计变量,结构体积为约束,建立简谐基础加速度激励下结构关键点处位移响应最小为优化目标的优化数学模型。采用模态位移法高效求解结构动响应及灵敏度,并通过GCMMA优化算法实现优化问题求解。数值算例和振动实验表明所提出的点阵结构优化方法在保证结构轻量化的同时,能够大幅度降低结构的振动响应。     

结构试验中的应变应力转换

提出了一种新的应力应变表述函数。在弹塑性范围内,应用双剪应力强度理论,求得了结构测点的检测应力,并通过了实例验证。     

确定运输类飞机抖振边界的试飞方法

本文简要介绍了抖振的概念,对抖振边界进行了扼要理论分析,并以Boeing767-200飞机为例,介绍了波音公司确定抖振边界的试飞方法及其选择的试验状态。     

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。     

模态参数识别的特征系统实现算法:研究与比较

以 GARTEUR飞机模型的飞行颤振和地面共振试验为例,对模态参数识别的特征系统实现算法的4种变形特征系统实现算法(ERA)、快速ERA(FERA)、相关ERA(ERA/ DC)和快速相关ERA(FERA/ DC),进行了深入的理论分析和仿真研究。结果表明:与ERA相比,ERA/ DC的阻尼识别精度在10%和30%噪声下可以提高6～60倍;FERA的识别速度可以比ERA提高4～1 0倍,且精度较高;而FERA/ DC的识别速度可以比ERA/ DC提高 3～5倍,并且精度不会降低。     

航空发动机附件传动齿轮辐板动应力测试技术

基于高速转子结构动应力测量原理,研究在实际安装工况下的高速圆柱齿轮辐板动应力测试技术,并针对某型航空发动机附件传动圆柱齿轮辐板断裂故障实际工程问题,构建专门的附件传动齿轮动应力测试系统,测量得到该齿轮在实际工况下的动应力数据,分析结果表明:被测齿轮在实际工况下以1阶及3阶振动形式为主,最大分频幅值为21MPa,改进设计后齿轮辐板最大动应力值相比改进前降低43.8%.      

动载荷识别物理嵌入式神经网络模型与方法

针对传统动载荷识别方法中频响函数矩阵求逆运算导致的不适定性问题;以及深度学习方法缺乏物理可解释性的局限;提出了一种全新的物理嵌入式神经网络（PENN）动载荷识别模型与方法。通过将结构动力学参数（如模态质量、模态刚度、模态阻尼等）直接嵌入神经网络中;构建出具有物理可解释性的PENN动载荷识别模型。PENN模型能够以正向计算过程直接识别动载荷的功率谱密度;避免了传统方法的频响函数矩阵求逆运算;并能够对其内部的物理参数进行自适应修正;保证了在先验物理参数不准确时仍能实现动载荷的高精度识别。详细阐述了方法机理、PENN模型构建规则、参数设定及训练流程;并对多种工况下的动载荷进行了数值仿真与实验验证;结果表明;本方法在动力学系统先验参数不准确和仅有1组训练样本的情况下;识别动载荷的皮尔逊相关系数均不低于95%;展现出较好的鲁棒性和工程应用潜力。