飞行器典型结构中频分析参数识别及建模技术研究

以飞行器典型结构件为对象开展了中频力学环境预示参数识别及建模技术研究。设计了中频混合模型实验件,开展了统计能量分析参数获取实验,通过实验数据识别出了模态密度、内损耗因子等统计能量参数,可为统计能量子系统的模型修正提供输入。采用FE-SEA方法建立了噪声环境下实验件的混合模型,通过识别出的参数对中频混合模型进行了模型修正,获得了较准确的分析模型。开展了实验件在噪声环境下的响应分析,得到了实验件各部分子系统的振动响应,并与混响室噪声实验数据进行了对比分析,预示结果与实验结果吻合较好,验证了中频混合方法建模的合理性。     

识别结构模态参数的Prony方法

该文讨论利用多点自由衰减响应测量数据识别结构模态参数的Prony识别方法。为了解决噪声干扰情况下的参数估计有偏性和定阶问题,采用了扩阶特征矩阵法的思想。文中对Prony模态参数识别方法的理论和实施过程进行了阐述,并应用Prony方法对某仪器舱模型进行了模态参数识别。     

结构系统复模态参数的识别

本文根据复模态有关理论,分析了复模态传递函数和频响函数的特性,介绍了由频响数据识别复模态参数的导纳圆拟合法,提出了由加速度频响数据识别复模态参数的分步迭代法。文中还给出了两种方法模态识别的结果,并进行了比较和分析。     

振动环境试验中的结构模态参数识别

振动环境试验中的测点加速度响应与台面加速度响应数据之比,可以被看作结构频响函数的加权和。因此,可以将加速度传递率作为被测结构的一个“广义频率响应函数”来提取结构的模态参数,如固有频率、阻尼比。求解广义频响函数时,根据加权最小二乘法构造目标函数,并通过遗传算法迭代,得到结构的固有频率、阻尼比。应用此方法对某卫星的振动试验数据进行模态分析,得到的结果与模态试验结果一致。     

结构动力学若干问题的回顾

本文根据作者在工作中的体会,阐述了以下六个问题:1.正确处理精度要求同所花计算时间与费用之间的矛盾;2.关于多次交变的动强度问题;3.关于有限元素法的连续质量元;4.关于模型参数识别;5.关于颤振主动抑制问题;6.关于噪声控制问题。     

先进复合材料的结构动力学设计与分析技术探讨

针对先进复合材料的力学特性,论述了进行结构动力学主动设计方法的若干特点,包括频率优化设计和响应优化设计方法.描述了复合材料的动模量特性,提出了考虑细观缺陷的动强度分析计算的思路.     

旋翼结构参数及动力学参数对直升机操纵稳定性的影响研究

分析了直升机旋翼的预锥角，预掠角，桨叶根部的约束刚度和阻尼对直升机操纵性和稳定性的影响。旋翼的动力学模型采用有挥舞铰和摆振铰外伸量，桨叶根部在挥舞和摆振两个方向上都带有不弹性约束的形式；旋翼桨盘处的诱导速度分布采用自前向后直线增大的形式。分析结果表明：旋翼的预锥角和预掠角对直升机全朵的稳定性和操纵性的影响可以略去不计，而桨叶银部挥舞方向上的弹性约束刚度对直升机全机的操纵稳定性有较大影响，摆振方向上     

高温结构激光扫描模态测试的降噪与参数识别

针对高温结构激光扫描模态测试中存在的噪声问题,提出了一种基于模态峰值汉克尔奇异值分解的降噪处理与模态参数识别方法。首先,将测试得到的频率响应函数(Frequency Response Function(FRF))经过FFT逆变换得到对应的时间域脉冲响应函数(Impulse Response Function(IRF)),并通过汉克尔奇异值分解(Hankel Singular Value Decomposition (HSVD)),进一步将脉冲响应函数转化为按能量从大到小顺序排列的一系列分量信号组合;其次,以恢复所有关心的模态峰值为基准,将分量信号从前到后累加,并在所关心的模态峰值完全恢复后,将剩余分量信号当作噪声舍弃掉;该步骤会去除掉信号中包含的大部分噪声,但仍会有一些残余噪声不可避免地被恢复;再次,对步骤二中提取得到的分量信号,采用基于模态峰值频率通带的迭代选取进行二次滤波,以分离出属于模态峰值的分量信号,进而将它们累加为降噪后的IRF信号,并转换至频域以获取降噪后FRF信号;最后,对降噪后的频响函数进行模态辨识以提取模态参数。本方法应用于600度高温环境下一个直板叶片的激光扫描模态测试数据的处理,结果表明频响函数中的噪声被有效滤去,模态参数可准确地提取,显示了方法的有效性和优越性。     

联机模态识别技术和复模态参数识别的迭代方法

本文以某航天器太阳电池板模态试验为例,论述了用导纳圆拟合法联机模态识别的原理及其程序的设计,简单介绍了联机模态识别的测试技术和频响数椐的选取原则,还论述了复模态参数识别的迭代方法。文中给出了两种方法的模态识别结果,并进行了比较。     

振动系统参数识别的若干问题与展望

本文从介绍振动系统参数识别技术的由来入手,结合南航振动研究室近几年来在这方面所做的研究工作,对参数识别技术的理论基础、各种识别方法及其实施技术、识别数据的检验等主要问题作了较为系统而完整的论述,并对它的应用和今后的发展前景提出了自己的看法。     

复杂管路结构动力学特性分析

采用计算模态分析和试验模态分析的方式,对包含焊接连接的复杂管路结构动力学特性进行研究。考虑内部零件的质量效应以及焊接连接对局部刚度的影响,建立了复杂管路结构的有限元分析模型,并开展了计算模态分析;采用锤击法和非接触式测量方法进行复杂管路结构的试验模态分析。对比仿真结果和试验结果可以发现:采用焊接建模方式可以提高焊接部位局部刚度,使得管路结构模态频率有所升高;管路结构两端固支边界条件下前五阶模态频率的计算结果与试验结果误差不超过3%;管路结构测点处的随机振动响应试验结果与仿真结果相差3.3dB。     

战术导弹结构动力学灵敏度分析研究

研究了战术导弹的结构动力学频率灵敏度、振型灵敏度分析技术。首先,给出了结构模态灵敏度分析的理论和计算公式。然后,给出了某型导弹的结构动力学分析有限元模型。最后,分析了战术导弹各连接面刚度对全弹振动频率和振型的灵敏度。研究发现处于结构振型波峰或者波谷的中部连接面的刚度对全弹模态影响较大。该方法为模型修正和结构设计提供了参考。     

用卡尔曼滤渡技术识别振动系统参数

本文提出了利用卡尔曼滤波技术识别线性定常振动系统参数的方法。 首先,将系统动力学方程转化为离散的可观标准型状态方程;为了应用卡尔曼滤波技术,再将一个单输入多输出系统的标准型参数识别问题转化为若干个单输入单输出系统的状态估计问题。接着,介绍了三组实用的滤波公式以及选取滤波键所需的初始信息的方法。然后,列出了由滤波得到的标准型参数求得振动系统的复模态参数和固有模态参数所用的转换公式。最后讨论了本文所提出的方法,并给出了一个模型的模拟试验结果。     

利用约束结构试验获取自由—自由模态的广义逆法

本文根据直接识别和模型修正技术并通过矩阵广义逆概念导出了在非完备测量模态下也适用的试验模态边界条件变换的矩阵公式,得出了三种实用的自由边界的等效“试验”模型(指约束结构动力试验所对应的自由-自由状态的等效试验模型),从而可根据约束结构动力试验结果获取自由-自由状态的动力特征参数的“试验”结果。本文是动力分析模型与试验一致性(或相关)方法在结构或构件自由模态萃取中的应用,适合于从约束程度较大的约束结构获取自由结构模态。文中在讨论部分就三种等效模型的精度在理论上进行了分析、比较并提出了改进措施。     

贮箱内液体晃动特性及其力学参数的识别问题

本文研究贮箱内液体晃动的动力学特性及其力学参数的识别问题。首先,以平底圆柱形容器为研究对象进行晃动试验,给出了液体小幅晃动力学特性的一些定性观察结果。然后,建立了晃动液体和运动容器耦合振动的力学模型,通过实测容器作自由衰减运动时的位移信号,分别采用Ibrahim法和广义最小二乘修改的偏差校正法识别液体与容器耦合振动的动力学特性,识别结果与理论分析结果是一致的。根据识别结果,可反推出液体一阶晃动等效动力模型的力学参数,从而为确定复杂流固耦合结构的动力学特性及复杂形状贮箱中液体晃动等效动力模型的力学参数探讨了一种新的有效方法。     

结构振动系统复模态参数识别的裾部影响消除法

本文提出一种多自由度结构振动系统复模态参数识别的新方法——裾部影响消除法。该法具有原理清晰、简单、占用计算机内存量少、运算速度快、可方便地利用微计算机以人机对话方式进行多自由度复模态参数识别等特点。本文将论述该法原理,介绍微计算机程序,并给出实际应用结果。     

轴承-转子非线性动力学及非线性特征的识别分析

轴承-转子系统在局部碰摩故障和气膜振荡等因素的影响下,将会发生线性失稳,进入非线性的稳定和不稳定工作状态.根据非线性理论,讨论了轴承-转子动力系统线性失稳后,非线性周期运动、拟周期运动和混沌运动发生的条件及特征,提出了转子系统非线性运动状态的识别方法.     

非线性系统参数识别的频域法

本文研究非线性构件特性参数的频域识别方法。在概念上,把非线性单元分为“带线性参数的”和“带非线性参数的”两类。首先建立起全部由带线性参数的非线性单元构成的非线性构件时域和频域线性识别方程。接着把含有死区和理想弹塑性滞后回线特性等带非线性参数的非线性单元的一个参数“线性化”,结合上述线性识别方程和单参数优化在时域和频域内识别参数。比较时域和频域识别的过程和结果,表明了频域法在数据处理、抗噪能力和识别精度等各方面都要优于时域法,应用前景较好。     

容积分维用于临界参数的识别

分形和混沌作为两种常见的非线性现象,它们之间是否存在什么联系？本文通过Lorenz方程的研究,得出利用随参数变化的时间序列分维图,可以很好地识别非线性模型从确定性状态到混沌状态的临界参数点或区域。     

ARMA参数识别的预估噪声法

若ARMA模型(B)y_t=θ(B)w_t的驱动白噪声预先给定,则参数的识别是一个线性问题,本文从此观点出发,推导了从已知时间序列{y_t)预估驱动白噪声{w_t}序列的递推算法,由序列{y_t}与递推得到的{w_t}的值,对相关函数作出估计,然后由参数与{y_t}和{w_t}二阶矩的线性关系即可求解出模型的参数,此算法简单快速,并且有良好的精度。