利用时延神经网络的动载荷倒序识别

将时延神经网络引入动载荷识别研究中,结合时延神经网络的"记忆"特性、因果有限长冲激响应（FIR）系统理论与振动响应的求解原理,提出一种利用时延神经网络的时域动载荷倒序识别方法。对一个受两点随机动载荷作用的舵面模型结构进行载荷识别验证实验,结果表明,用本文方法识别的两个激励点上识别载荷样本的时间序列与真实载荷样本的时间序列之间的均方根误差分别为0.635 4和2.543 7,识别载荷样本时间序列与真实载荷样本时间序列的相关系数分别为0.965 7和0.826 2,功率谱密度曲线也能够较好吻合。本文提出的方法具有不需要结构动力学模型、识别精度高的优点。     

考虑噪声抑制的高超声速风洞气动力识别方法

对于风洞试验中全尺寸模型试验的非平稳信号进行载荷辨识仍存在诸多问题。针对全尺度模型试验的非平稳信号载荷辨识提出了一种基于深度残差收缩网络（DRSN）深度学习技术的智能载荷辨识方法,该方法通过深度学习提取测力系统输出数据中的气动力、惯性力和噪声等特征,通过注意力机制对每组数据进行获取阈值,再通过软阈值函数对特征进行滤波降噪,有效辨识出测力系统响应信号中的惯性力分量并进行剔除,实现气动力载荷辨识。在测试验证中,均值法的辨识精度为85%以上,DRSN模型的辨识精度为94%以上,证明DRSN模型能有效降低噪声和惯性力对于载荷辨识的干扰,用于非平稳信号的载荷辨识具有精度高、可靠性好等特点。     

变截面悬臂梁结构动载荷辨识方法

在航空航天领域，作用在结构上动载荷的确定对结构健康监测是非常必要和重要的。为此，本文以类似机翼结构的变截面悬臂梁结构为研究对象，提出了一种基于光纤光栅传感器与卡尔曼滤波器的动载荷识别方法。首先，根据变截面梁单元形式，推导出变截面梁的质量矩阵与刚度矩阵，建立动力学运动方程。然后，以光纤光栅传感器测得的应变信息作为观测信号，通过卡尔曼滤波器生成的增益矩阵、新息序列矩阵以及协方差矩阵，得到灵敏度矩阵和估计力的增益矩阵。在此基础上，利用广义回归模型及其最小二乘算法，估算出动载荷大小、判断出动载荷激励位置。借助数值仿真与实验手段，分别验证了该方法对于单点正弦激励、方波激励、锯齿波激励以及多点同时激励等工况下的动载荷识别效果。结果表明，本文所提算法具有较好的动载荷识别效果和噪声抑制能力，能够为未来风洞试验和真实飞行试验环境中诸如大展弦比机翼表面气动压力等载荷实时辨识、气动外形自适应控制以及结构健康监测提供技术支撑。     

环境激励下基于chirplet变换的线性时变系统参数识别

提出了针对时变系统响应的短时频率线性时变假设,通过将时变响应拟合成多分量线调频信号,根据线调频信号互相关理论推导了随机白噪声激励下时变系统的物理参数识别方法。该识别方法只需基于结构的加速度响应,便能识别结构的时变质量和刚度。由于引入了调频斜率刻画响应信号的短时频率线变特征,该方法相比传统识别方法能更好地追踪快变甚至突变参数,对实际工程中的时变问题具有重要的应用价值。仿真算例中构造了1个3自由度时变结构模型,针对线性时变、周期时变和突变等情况进行了物理参数的识别,误差分析显示识别误差均在5%以内,仿真结果验证了方法的正确性和适用性。     

加筋复合材料结构的冲击载荷识别

 提出了一种冲击载荷识别方法,同时识别冲击位置并重建冲击载荷时间历程。该方法采用一组适当的参数来表示冲击载荷,将时域内的载荷识别问题转换为参数识别问题;通过最小化冲击响应模型计算结果与实际量测信息之间的差别,智能优化方法自适应地识别出描述冲击位置和载荷时间历程的参数。该方法算法明确、过程简单、通用性强。将此方法应用于复合材料加筋结构的冲击载荷识别,加筋结构等效为材料性质不均匀分布的层板结构,采用假设模态法建立正向冲击响应模型。数值仿真结果表明了本方法的有效性和可应用性。     

基于GA-ELM的飞行载荷参数识别

针对用复杂飞行数据识别飞行载荷时的精度低、速度慢等问题,提出一种结合遗传算法(GA)和极限学习机(ELM)的GA-ELM模型。该模型使用ELM神经网络作为计算核心,用遗传算法产生ELM网络输入层到隐含层的权值矩阵和隐含层偏移量;用GA-ELM模型对飞行数据进行识别,并与BP神经网络和原始ELM神经网络的识别结果进行对比。结果表明:GA-ELM模型是一种有效且高精度的飞行载荷参数识别方法。     

随机载荷谱下基于声发射的耳片接头疲劳裂纹识别方法

作为航空结构中传递集中载荷的关键部件,耳片接头的失效将会带来灾难性的后果,因此需要通过疲劳试验来验证其是否满足设计要求。声发射（AE）作为一种在线监测手段,能够及时捕捉接头裂纹萌生扩展进程,提升试验质量。然而,在随机载荷谱下,会产生大量极其复杂且毫无规律的声发射信号,致使传统的基于特征提取及参数滤波的声发射数据分析方法难以发挥作用,无法有效识别接头裂纹的萌生。因此,本文提出了一种随机载荷谱下疲劳裂纹的声发射识别方法,该方法利用随机载荷谱的分布特点,通过分析不同载荷谱块下相同循环时段所对应的声发射信号表象差异来发现、锁定异常,并结合定位分析与干扰排除分析,确定裂纹的发生时间及位置。通过疲劳试验,该方法的有效性得到了证实,因而可为随机载荷谱下的相关航空结构试验提供参考。     

基于遗传神经网络的飞行载荷参数识别

针对飞行载荷参数识别问题,结合典型机动动作,提出一种优化改进的BP神经网络模型。模型采用留出方法和遗传算法对BP神经网络的设置参数进行优化,利用最优设置参数训练得到飞行载荷与飞行参数的BP神经网络模型。在半滚机动下,通过利用飞行参数识别某一部位弯矩并与未优化BP神经网络对比,表明优化改进的BP神经网络模型对飞行载荷参数识别是一种可行且精度高的方法。     

基于模态滤波器改进的动载荷识别模型

 基于模态滤波器概念提出了对载荷识别模态模型法的原理性校正方案,构造了动载荷识别的离散模态滤波器模型。以其他点激励代替常常不可达的实际工作输入点,通过建立系统的模态参数并相继在模态和物理坐标下的求解对动态载荷作出估算,可以避免经典模态模型法通常对结构或边界条件所作的修改和由于模态参数自身误差而导致的较大识别误差,实例分析表明该模型识别精度较高并具有普遍的工程适用性。     

平稳随机载荷历程下的疲劳裂纹扩展规律预测

工程中多数裂纹构件的受载是随机的,为了更合理、更准确地预测出服役裂纹构件的剩余寿命,针对裂纹构件承受平稳随机载荷且载荷历程的具体特征、载荷水平及载荷作用频度未知的情况,提出了一种预测疲劳裂纹扩展寿命的新方法。该方法根据一段时间对裂纹扩展情况的跟踪观测,推断裂纹扩展规律,实现疲劳裂纹扩展剩余寿命预测。根据应力大小与载荷作用频度是否均已知,将该方法分为两阶段观测法与单阶段观测法。结合一个具体的工程案例,详细阐述了该方法的应用,且验证了其可行性。所提出的方法应用方便、操作简单,可作为工程中预测疲劳裂纹剩余寿命的一种依据。     

飞机起落架滑行载荷识别

 在飞机滑行方向跑道路面不平度为平稳随机函数的假设下,采用滑行过程分段等速化、起落架动态特性分段线性化方法,把原非线性非平稳随机振动问题,简化为分段线性平稳随机振动问题。在频域中采用频响函数描述飞机动态特性,计及全机刚体平动和俯仰模态及结构前ｎ阶弹性模态,给出了从飞机重心处加速度观测值识别起落架接地点载荷自谱密度函数的方法。起落架当量线性参数采用迭代求解。算例表明,本方法和程序可行。     

基于局部应力的大展弦比飞机载荷设计包线研究

由于技术条件和飞机研制周期限制,结构强度计算的载荷设计情况必须进行筛选,因此有必要对结构 部件总载荷、简化工程梁内载荷分布的包络线进行研究。通过分析载荷包线法和结构局部应力包线筛选法的 优缺点,提出结构载荷-应力包线快速筛选法,并针对一段承载翼盒进行算例验证。结果表明:该方法结合结 构有限元分析技术可以快速得到结构模型局部应力,能够对结构临界危险部位进行识别、筛选,精度满足工程 要求。     

复杂结构飞行器的飞行载荷建模方法研究

复杂结构飞行器的传统飞行载荷建模方法存在误差大、效率低的问题。考虑电桥指标及载荷方程指标对载荷模型的综合影响,提出一种飞行载荷改进建模方法,以多梁多墙结构为例,基于某型机机翼地面载荷校准试验数据建立载荷模型,将改进方法与传统方法计算的弯矩及剪力进行对比,结合试飞数据对改进方法所得模型进行验证。结果表明：该飞行载荷改进建模方法适用于复杂结构飞行器载荷建模,处理地面试验数据时能够提升载荷模型的精度和迭代稳定度,所得载荷模型可以用于飞行载荷测量及安全监控。     

结构高频载荷识别的统计能量分析法

提出了结构高频载荷识别的统计能量分析法,给出了多子系统受激情况下,结构子系统输入功率识别的步骤和方法.对一个板壳组合结构系统的高频载荷识别分别进行了AutoSEA2仿真和实验研究.仿真与实验结果表明:采用所述方法,能很好地识别出单激励和多激励下结构子系统的输入功率.研究工作为工程结构的高频载荷识别提供了理论参考.      

基于位移测量的机翼载荷分布反演方法

机翼载荷的准确获取是决定机翼结构设计的关键,提出了一种基于位移测量的载荷分布反演方法。针对典型机翼结构建立了COMSOL有限元模型并获取了载荷与位移响应的关系,利用MATLAB调用了位移数据,采用Levenberg-Marquardt梯度算法实现了机翼载荷的高效反演。在此基础上,开展了不同载荷初值和位移测量误差对载荷反演结构的影响分析。分析结果表明：不同初值对载荷反演的影响可以忽略,证明方法具有良好的稳定性;位移测量误差对载荷反演结果影响较小,证明本方法具有较好鲁棒性。提出的载荷反演方法在机翼结构强度分析、优化设计和定寿延寿方面具有广阔的应用前景。     

直升机关键构件疲劳寿命监控中的核心技术

本文介绍了直升机结构疲劳寿命监控的技术和方法,指出了疲劳寿命监控的核心在于载荷谱的识别。并介绍了目前载荷谱监控的两种途径:直接载荷监控方法和飞行状态识别方法。最后根据我国实际情况,指出开展飞行状态识别研究,不适为一种适合我国情况行之有效的方法。     

飞行载荷参数识别方法研究

介绍了飞行载荷参数识别方法的基本原理。基于飞行载荷与飞行参数之间存在着相关性,通过专门的飞行试验实测载荷和参数,利用回归技术建立载荷与参数之间的经验关系,将飞行测量的参数转换成飞机结构部件上的载荷。还介绍了把该方法使用于Ｆ－７尾翼载荷和Ｆ－６操纵面铰链力矩导数的参数识别的研究实例,并对其进行了相应的评述。研究结果表明了这种方法的可行性、可靠性及实用价值。     

空间机器人深度学习识别捕获部位的应用探讨

针对空间机器人对捕获部位识别方法的普适性、实时性和准确性等要求,提出了采用深度学习方法对空间机器人捕获目标的特征部位进行识别。通过比较分析方法、数据驱动方法等传统识别方法和深度学习方法的优缺点,发现深度学习方法对于解决空间机器人捕获部位识别问题具有显著优势。进一步分析了应用深度学习方法解决捕获部位识别问题的几个关键技术问题,为后续空间机器人在轨捕获目标的研究与实践提供了新的思路。     

刚弹耦合飞行器的机动载荷减缓

针对飞行器刚体/弹性模态耦合作用下的机动载荷减缓问题,运用亚音速非定常空气动力学理论以及分析力学原理,建立了柔性飞机机动载荷分析及控制的气动弹性模型,分析了飞机作纵向机动飞行时结构弹性对机动飞行参数的影响。数值分析结果表明,结构弹性模态对飞机机动过程的影响不容忽视。为了有效减缓机动载荷,运用最优控制理论,采用多组控制面联合偏转的作动方案,设计机动载荷减缓最优控制律,实现了对飞机纵向机动载荷的控制。研究结果表明,提出的机动载荷减缓控制方案是有效的。     

热结构在随机压力载荷作用下跳变响应计算与分析

先进的航空航天器结构暴露在严酷的工作载荷环境中,包括复杂的机械力载荷、压力载荷、声载荷和热载荷,这些载荷会导致结构以非线性方式响应。研究了随机压力载荷作用下高温薄壁结构动态响应计算方法,并构建了计算模型。首先讨论了温度对结构刚度的影响,分析表明屈曲前结构刚度随温度升高而降低,屈曲后结构刚度随温度升高而升高。在此基础上着重讨论了随机压力载荷作用下高温薄板跳变响应,对热载荷作用下的结构屈曲,以及在随机压力载荷作用下呈现出的复杂非线性动态响应特征进行了分析。