面外弯曲振动薄板上的除冰剪切应力分布特征研究（英文）

基于压电驱动器激励振动的机械力学式除冰技术是一种重量小和能耗低的新型除冰技术，用于应对航空结冰威胁问题。其中机械振动引起的界面剪切应力和相应结构振动模态是该除冰技术研究中的两个重要方面。寻找合适的振动模态来产生足够的界面剪切应力以提高除冰效率是研究中的重要内容。薄板的振动模态通常用横向轴线和纵向轴线上的反节点数m和n来描述。本文目的是研究不同结构弯曲振动模态下除冰剪切应力的分布特征，从而为基于机械振动的结冰防护系统（Ice protection system, IPS）的详细设计建立目标振动模态的选择依据。通过理论分析和仿真计算，建立了界面剪切应力与结构振动模态参数之间的关系。采用“冰层-平板-压电陶瓷”的有限元分析模型（Finite element model, FEM），仿真计算了不同振动模态下的应力应变水平，并根据仿真和实验结果分析了除冰剪切力的分布特征。最终给出了基于弯曲振动模态参数m和n的特征来确定除冰模态的选择标准。     

LLE算法的模态识别及影响因素研究

局部线性嵌入算法(LLE)是一种实现对高维数据降维的流形学习算法,可基于结构响应数据进行模态参数识别,算法的噪声敏感度和稳定性对参数识别精度具有重要影响。本文以一块复合材料板为研究对象,利用LLE算法对其振动响应数据进行降维处理从而实现模态识别,重点分析了该算法的噪声敏感度和其在不同采样频率下的流形特征稳定性,同时利用模态置信准则(MAC)衡量LLE算法提取得到的振型与有限元振型的相关性。结果表明,利用LLE算法识别的模态参数具有较高的精度,且LLE算法具有较强的抗噪声干扰能力,采样频率对LLE算法的影响与采样定理相一致。     

轴对称结构的模态振型描述和模型确认

利用轴对称结构模态振型的Zernike矩能够有效区分重根模态的特点,提出了一种基于Zernike矩函数的相关性分析方法以及基于Zernike矩函数灵敏度的模型修正方法。以某航空发动机压气机轮盘为例,采用轴对称结构的模态振型Zernike特征矩,通过模态测试数据与有限元模型预测结果的相关性分析,克服重根模态对相关性分析的影响,准确地匹配模态对;同时采用基于Zernike矩函数的振动模态对于设计参数的灵敏度,修正有限元的模型修正,使压气机的设计模型的动力特性预测与实际结构的测试相一致,验证了该方法的可行性与优越性。     

深度卷积神经网络在轴承多故障复合诊断中应用研究

基于深度学习具有强大的自特征提取能力和较优的分类能力,将深度卷积神经网络引用到轴承的故障诊断中,提出了基于一维深度卷积神经网络的轴承复杂工况故障诊断方法。在提出的方法中,将轴承的多故障振动信号作为模型的直接输入,通过训练深度卷积神经网络模型,利用模型中多个卷积层和池化层对输入的振动信号进行自特征提取,并进行故障分类。从而以基于数据驱动的方式形成端到端的故障诊断。研究表明,在一维深度卷积神经网络中直接输入轴承振动信号进行故障诊断,与提取时域和频域特征结合支持向量机进行故障诊断的方法相比,深度卷积神经网络可以更好地反映时域振动信号与特征间的关系,获得了比传统智能诊断方法更高的识别效率。     

基于PID控制方法的模糊变增益振动主动控制试验研究

结合模糊控制方法智能化的特点,设计出一种不依赖模型参数且可以自动调节控制器增益的控制算法。该方法以比例、积分和微分(Proportional integral and derivative,PID)控制为基础,根据系统输出及输出变化率自动调节控制器增益,使控制系统具有更强的适应能力。同时针对振动测试信号中含有噪声干扰和直流分量的情况,构造依赖模型部分参数的二阶窗函数,在保证不改变受控模态信号特征的同时有效衰减非受控模态信号干扰及直流分量。建立悬臂梁模型进行试验验证。结果表明,该方法能够使受控系统的振动幅值减小到开环时的5%以下,其效果明显优于普通PID控制。并且,通过引入二阶窗函数,系统在具有非受控模态信号干扰的情况下能够保持有效控制,使算法具有更好的稳定性和鲁棒性。     

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。     

线性振动系统双递推最小二乘时域参数识别法

本文在时域中探讨了粘性阻尼线性振动系统的复模态参数识别问题。利用振动系统的自由响应采样数据,提出了最小二乘递推与扩阶递推的双递推方法,先识别振动系统的复频率,再识别复振型。为给数据中的噪声提供一定的出口,采用拟合模型的阶数大于振动系统的阶数的数学模型。最后用模态置信因子和模态相关系数来鉴别振动系统的复模态与噪声模态。为验证此方法的正确性,进行了计算机模拟试验,文中附有算例及结果。     

基于多模态组合互补性学习的时尚兼容度预测模型研究

在时尚单品兼容度预测研究中,多模态特征间的互补性以及融合特征对于视觉特征的相关性问题未得到充分挖掘。针对这个问题,提出多模态组合互补性学习的时尚兼容度预测模型。该模型由四部分构成：特征提取网络使用ResNet18提取视觉特征和LSTM提取文本特征;然后使用联合表征网络将视觉特征与文本特征映射到相同的多模态嵌入空间中,减小模态间的差异性增强互补性;考虑到互补融合特征对于视觉特征的相关性问题,特征融合网络使用了组合模块分别组合了视觉特征和多模态特征;最后使用类别感知的映射方法将多模态特征映射进基于类别感知的嵌入空间中分析时尚服装的兼容度。实验仿真结果表明,该模型在消融实验以及在时尚兼容度预测的相关评价指标上均有提升和优化。     

构件在超音速气流环境下的辐射声场特性分析

在超音速环境中,构件所产生的辐射噪声往往容易被高强背景噪声所淹没,难以被提取出来,给结构的降噪设计带来困难。因此,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)的构件辐射声场特性分析方法。首先,通过传声器阵列采集气流背景噪声;放入构件后,再次采集新的辐射噪声信号。然后,采用EEMD对采集的信号进行多尺度分解,根据各个尺度信号的相关性大小,提取出气流环境中有无构件情况下的差异性特征成分。最后,通过波束形成方法对提取出的信号成分进行声场重构,确定构件对气流的主要扰动位置和辐射噪声强度。在5Mach气流环境中,对平板件、尖劈件分别进行了实验分析,结果表明,新方法能够有效提取出放入构件后辐射噪声场的变化成分,并重构出构件扰动辐射噪声场的主要噪声源位置和辐射噪声的大小。     

旋翼变距拉杆关节轴承磨损故障特征及磨损程度识别

在旋翼故障试验台上设置不同程度的变距拉杆关节轴承磨损故障,分别测量其引起的机体振动信号,通过频谱分析技术提取该类故障的机体振动特征。取故障信号频谱分量作为训练和测试样本,利用径向基神经网络的良好逼近能力,实现了仅用机体振动信号来识别变距拉杆关节轴承磨损程度,识别平均误差小于10%。该诊断方法简捷可行,为进一步开发旋翼状态监测与故障诊断系统提供技术基础。     

旋翼系统模态阻尼数值计算方法

首先基于Hamilton原理建立旋翼系统动力学模型,计算旋翼的振频和振型,然后对稳定悬停状态下的桨叶进行某阶模态的激励,并在旋翼重新达到稳定状态后停止激励,截取旋翼系统自由振动信号,用移动矩形窗法计算旋翼系统的模态阻尼.这种计算系统模态阻尼的数值方法能够对旋翼系统在不同工况下的各阶模态阻尼进行仿真,而且在仿真过程中可以根据桨叶振型将激励按相同相位施加于各自由度上,使桨叶只按该阶振型振动.使用该方法可以突破旋翼动力学试验中激振位置、激振频率与相位的限制,获得旋翼系统更全面的动力学特性.     

H∞理论在双振动台解耦控制中的应用

研究了基于H∞控制理论的振动台解耦控制的双自由度控制器设计方法，克服了传统的基于模型逆的解耦控制系统鲁棒性能较差的缺点．根据截去振动系统高阶模态的降阶系统设计H∞控制器，引入了模型的不确定性扰动；利用H∞控制的整形技术对控制对象进行整形，提高了闭环系统的解耦性能。通过简化的4自由度渠并考虑截去第4阶模态的模型进行控制器设计，仿真结果表明在5～2000Hz频率范围内，H∞解耦控制方法不仅具有较好的解耦性能，而且能有效控制结构振动高阶模态的溢出。     

民用飞机起落架气动噪声数值仿真研究

对某型民用飞机前起落架进行气动噪声进行数值仿真分析。采用分离涡模拟方法,计算起落架周围非定常湍流流场,提取声源信息,利用FW-H方程积分外推法求解模型辐射的声场,获得噪声的频谱特性及远场指向特性曲线。通过频谱对比,研究粗网格和细网格对仿真精度的影响以及不同积分面对噪声预测结果的影响。结果表明,分离涡模拟方法能够较好地模拟流场中存在的大量复杂的涡结构;当选取模型固体表面为积分面时,基于粗网格比基于细网格计算的声压级低约1dB;基于细网格定义空间可穿透面为积分面比定义模型固体表面为积分面计算的声压级高约5～7dB;起落架气动噪声源与其后部有规律的涡脱落相关,并且噪声辐射具有明显的指向特性。     

风洞模型-支撑系统涡激振动测量与分析

以0.55m×0.4m低湍流航空声学风洞某模型及其支撑系统为研究对象,采用基于加速度传感器直接测量支撑系统和热线间接测量模型尾流相结合的方法,测量并分析了风洞模型-支撑系统的涡激振动模态,给出了测量方案和数据处理方法。采用基于加速度传感器的功率谱分析方法,获得了模型-支撑系统的三阶振动频率分别为31.1、120.9和221.4Hz;采用基于加速度传感器的频域滤波和频域积分方法,提高了有效信号的信噪比,获得了模型-支撑系统振动的振型和振动节点位置;采用热线测量模型尾流分离涡脱落频率的方法,获得了模型一阶和二阶振动的尾流涡激频率分别为31.1和124.1 Hz,并从测量尾流速度脉动量获得了模型振幅变化和抖振边界信息。实验结果表明,采用热线测量模型尾流从而分析模型振动的方法,有利于小尺度的模型振动测量,而且相对于加速度传感器装于模型表面的直接测量方法而言,对试验模型的绕流流场干扰较小,为测量风洞试验模型的涡激振动模态提供了一种方法。     

跨声速空腔剪切层动态特征传播特性研究

开式空腔流动发生时,剪切层内旋涡运动与腔内前传声波相互作用,引发空腔自持振荡现象。针对长深比为7的开式空腔,采用脉动压力测试技术,在Ma=0.9来流条件下开展腔内剪切层动态特征试验研究,通过频谱分析和互相关分析,揭示剪切层动态特征发展机制和模态噪声传播规律。结果表明：剪切层内单调增大的宽频噪声和类余弦分布的模态噪声相互叠加,使剪切层整体动态特征呈波浪上升发展;模态噪声逆流向上行传播,其速度同样呈类余弦分布,变化趋势与模态噪声幅值保持一致。结合Rossiter模态预估理论发现：同频率的上行模态声波与下行旋涡相互作用,产生了类驻波现象,导致模态噪声功率谱密度和传播速度沿流向周期性变化。     

基于K-means的深度跨模态哈希量化优化方法

互联网应用的普及使得多模态数据快速增长,跨模态检索技术已成为相关领域的关键技术之一。针对现有跨模态哈希算法存在的网络结构和量化方法等方面的问题,本文在新的深度跨模态哈希检索模型之上,提出了一种基于K-means的深度跨模态哈希量化优化方法（K-means-based quantitative-optimization for deep cross-modal hashing,KQDH）。该方法通过K-means聚类算法对多模态数据特征向量分类,并通过集体量化方式来控制量化误差,使得哈希码更好地表示出多模态特征。实验结果表明,该方法能在多模态数据之间保持相似性并最大程度地捕获语义信息,从而提高跨模态检索的准确性和效率。     

基于互补集合平均经验模态分解的滚动轴承故障诊断方法研究

针对集合经验模态分解(EEMD)的机械故障诊断方法中存在的不足,即其加入的白噪声不能完全被中和。为了克服其不足,提出了基于互补集合经验模态分解(CEEMD)的滚动轴承故障诊断方法,提出的方法很好地克服了EEMD中存在的不足,有效地消除了IMF中的残留噪声。仿真结果表明:提出的方法明显优于EEMD方法,可以减少重构误差,提取较为准确的IMF分量。最后,将CEEMD方法应用到滚动轴承故障诊断中,实验结果表明,CEEMD方法能准确的提取滚动轴承的特征故障频率。     

基于多噪声数据训练CNN的自动倾斜器滚动轴承故障诊断

针对传统卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在直升机自动倾斜器滚动轴承噪声环境下诊断效果不佳的问题,提出一种基于多噪声数据训练CNN的自动倾斜器滚动轴承故障诊断方法。该方法首先在原始振动信号中随机添加不同大小的高斯白噪声,然后利用小波变换方法构造不同噪声下的时频图,最后利用CNN对不同噪声下的时频图进行故障分类。利用课题组和美国凯斯西储大学的公开轴承数据集开展真实诊断实验,结果表明,与传统CNN相比,极大地提高了在噪声环境下的故障识别率。     

电动汽车用永磁同步电机电磁振动与噪声性能优化（英文）

在以往的电动汽车驱动电机设计中,经常忽略电机的电磁振动噪声问题,这无疑会降低车用电机的运行可靠性和使用寿命。为此,本文以一台车用内置式永磁同步电机为例,提出了一种在驱动电机电磁设计时进行电磁振动噪声分析和优化的方法。首先,基于电磁场理论和麦克斯韦应力张量法,推导并分析了引起电机电磁振动噪声的主要因素——气隙电磁力的主要空间和时间谐波构成。其次,通过建立电机电磁-结构-声多物理场耦合仿真模型,仿真分析了电机气隙径向电磁力时空谐波分布和定子模态分布,并初步计算了电机在高速工况下的振动和噪声性能。然后,结合有限元分析和现代优化算法,提出了一种在电磁设计阶段进行驱动电机电磁振动和噪声性能的优化方法。最后,通过所提出的电磁振动噪声优化方法改善了一台内置式永磁同步电机的电磁振动和噪声性能,并通过对比优化前后电机的电磁振动噪声性能,验证了所提出优化方法的可行性和有效性。     

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。