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卫星星箭耦合力学分析模型二次缩聚方法 总被引:1,自引:0,他引:1
卫星的星箭耦合力学分析模型是利用模态综合法,从卫星有限元模型上直接缩聚得到的。目前的缩聚方法为一次缩聚方法,要求卫星本体以及天线、太阳电池阵等大部件的有限元模型都必须是未经缩聚的纯物理模型。为在无法获得大部件物理模型的情况下得到整星的星箭耦合力学分析模型,文章提出卫星星箭耦合分析模型的二次缩聚方法,可将由卫星本体物理模型和天线一次缩聚模型组成的混合模型二次缩聚为满足运载格式的星箭耦合分析出口模型,并与火箭研制方联合开展星箭耦合分析及结果校验,验证了该方法的有效性。 相似文献
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模型缩聚是基于频率响应的模型修正的基础,准确的模型缩聚才能保证模型修正的正确性.针对目前的模型缩聚方法对于航天器结构在中高频段不能准确反映模型动力学特性的问题,提出改进的SEREP缩聚方法:以结构的模态分析为基础,通过加入扩展的主自由度增加缩聚模型对应的线性子空间的维数.经实际航天器结构算例证明,在使用改进的SEREP... 相似文献
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模态综合法可有效解决在传统航天器动力学仿真中出现的整器模型过大、各分系统模型难以对接的问题。为探究主模态截断对固定界面模态综合法精度的影响,文章以串联卫星模型为例,分别利用频率截断法、有效模态质量截断法和势能判据截断法对各子结构进行主模态截断,并对比截断后计算所得综合系统和整星有限元系统的模态特性和动力学响应特性,分析两者间误差大小。结论表明,在低阶频率范围内,频率截断法的截断效率高于其他两种方法,而势能判据截断法的理论依据充足,在高阶频率范围也有很高精度。在实际工程应用中,可根据文章的分析结果,结合具体需求选择合适的主模态截断方法进行模态综合。 相似文献
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某发动机整机模态分析 总被引:1,自引:0,他引:1
为了获得某型号发动机的动态特性,采用有限元方法进行了发动机整机的模态分析。按照由组件到整机的思想,分别建立了各个组件的有限元模型。重点对推力室和喷管的建模方法进行了分析。将推力室按等效刚度法等效为单层壳,喷管按结构特性等效为正交各向异性壳,并将喷管计算结果同模态试验结果进行对比,验证了喷管建模方法的准确性。各组件模型组装为整机有限元模型,计算得到了整机的模态分布。数值计算结果同模态试验结果吻合较好。 相似文献
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航天器挠性板系统的模态分析和模型降阶 总被引:6,自引:0,他引:6
大型航天器上的太阳帆板这种悬臂外伸薄板结构挠性附件,由于存在模型不确定性及外部扰动条件下所引起的振动控制问题,为了易于低维控制器的设计以及降低控制“溢出”,需要建立板系统的低阶模型。对挠性悬臂板系统动力学模型分析采用模态展开技术,并利用模态截断方法、基于平衡实现的截断方法和平衡奇异摄动截断方法对挠性悬臂板进行了模型降阶,得到板系统的低阶模型,然后分析了降阶模型幅值误差。这为基于智能结构控制悬臂板控制器的设计提供了参考,数字仿真结果验证了方法的可行性。 相似文献
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针对高超声速飞行器防御作战中目标运动规律的描述问题,提出一种基于经典和现代谱估计理论的弹道数据参数化分析和建模方法。该方法将弹道数据视作非平稳随机信号,研究其变化规律:首先,通过线性消势法消除信号的线性趋势,将其转变为平稳信号,以便于进行谱估计;然后,采用Welch算法给出大致的谱图,结合该谱图和改进的协方差法确定自回归参数模型的阶数,以避免模型阶数选择准则引起的不确定性问题;最终,给出弹道数据的参数化模型。仿真结果表明,使用本文算法建立的弹道数据参数化模型与动力学模型具有较高的一 致性。 相似文献
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气动参数辨识对于大气层内飞行器来说至关重要,通过在线气动参数辨识可规划更准确的飞行轨迹,并对控制参数进行自适应调整。传统辨识方法的模型较为复杂,运算量大,无法满足飞行器在线辨识的要求。而基于神经网络的智能参数辨识方法,不仅可以离线对网络模型进行训练,并利用历史飞行数据进行模型修正,也可在线时直接利用训练好的网络对参数进行快速调整,在保证参数估计精度的同时,保障参数估计的快速性。提出了一种基于支撑向量机(SVM)的样本扩充和神经网络参数在线快速修正方法。通过仿真和统计,证明了基于SVM的神经网络方法对飞行器气动参数进行在线快速智能辨识的可行性。 相似文献
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针对VHF/UHF频段航天器舱体屏蔽处理难度大的问题,提出一种基于等效导纳模型的屏蔽效能分析方法。该方法将屏蔽舱体孔缝等效为波导结构,基于变分法原理建立水平电容和垂直电感模型,对参数失配和舱体厚度影响进行导纳匹配和孔缝宽度参数修正。采用传输线理论建立屏蔽效能分析数学模型。算例对比表明算法具有较高的分析精度,可有效分析孔缝不位于舱体中心位置和孔缝长度非波长整数倍时的屏蔽效能,并可准确预测舱体的谐振效应。将其应用到航天器舱体屏蔽效能分析中,对比结果表明算法可有效满足工程应用要求。 相似文献
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The prediction precision of receiver clock bias (RCB) is an important factor in influencing the receiver autonomous integrity monitoring (RAIM) method augmented with it and improving GPS receiver positioning precision. According to the characters of the RCB series, a new prediction model in discrete grey form is presented in this paper, and then the initial value of the model is determined by establishing unconstrained optimised formula. The prediction model is utilised to augment RAIM method in order to identify faulty satellite and improve the positioning precision of GPS receiver. Experimental results show that the prediction model is fit for predicting the RCB series, and the RAIM method aided by it is feasible. The auxiliary RAIM method can not only enhance the efficiency of identifying faulty satellite, but also improve the positioning precision of GPS receiver obviously. 相似文献