模态综合法在航天器动力学仿真中的精度分析

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。     

基于数据驱动的复杂进气下风扇转子叶根损失模型

发展了一种基于数据驱动的复杂进气下风扇转子叶根损失预测方法。提取了影响风扇转子叶根损失的关键气动参数作为输入变量，熵损失系数作为输出参数；采用计算耗时小的单叶片通道定常模型，通过给定不同边界条件并进行组合来构建样本数据库，使得数据库中样本点尽可能覆盖更广的复杂进气工况；采用径向基神经网络训练并构建输入变量与输出参数之间的映射，实现叶根损失的快速预测。计算结果表明：该损失模型能够准确捕捉叶根损失的径向分布趋势，并且相比于传统损失模型能够大幅提升预测精度。在不同流量、进气旋流以及畸变强度工况下，叶根流动损失平均预测误差基本小于10%。     

振动系统特征值和特征向量的—阶导数

本文主要解决两个问题:(1)频率集聚时,如何计算特征值(固有频率的平方)和特征向量(振型)的一阶导数,(2)如果仅获得了少数的低阶模态,如何改进已有的模态展开法,使其能用于计算低阶特征向量的一阶导数。