基于正交分解法的非平稳随机振动响应计算

为高效地获得非平稳随机振动响应的高精度结果,对过滤白噪声非平稳激励信号用精确积分法获得了 K L 分解的精确向量,并对其进行了分析。单自由度和多自由度仿真结果表明, 用较少量的K\|L向量即可满足精度的要求,尤其对峰值的把握较准确。在二自由度的非线性杜芬剪切系统中利用基于能量的等价线性化方法与正交展开方法进行迭代计算并与蒙特卡洛方法进行比较,仿真结果验证了方法的精确性。     

一种解决经验模态分解端点效应的边界延拓法

用于电子设备或系统辐射发射趋势预测的数据大多呈现非线性、样本量小的特点,这大大增加了预测建模的难度,而经验模态分解(EMD)可以将非线性、非平稳的数据分解成若干个呈现一定周期性的本征模态函数(IMF),并且EMD具有完备性和正交性,可通过分别对分解得到的IMF分量建模,从而完成对原始数据的建模。但EMD被端点效应问题所困扰,为了提高EMD的分解精度,针对分解过程中的端点效应问题,以及辐射发射趋势预测的时间序列数据样本量小的特点,利用建立灰色均值GM(1,1)预测模型所需数据量小的优点,提出了一种基于灰色均值GM(1,1)预测模型的边界延拓方法,在原始数据两端各拓展一个极大值和一个极小值,对原始数据进行边界延拓,从而抑制EMD的端点效应。仿真对比结果表明:该方法在分解层数和平均相对误差方面均优于未经延拓处理的EMD,且对数据样本量要求不高。     

基于低秩与稀疏分解的VideoSAR散射关键帧提取

视频合成孔径雷达(video synthetic aperture radar, VideoSAR)的超长相干孔径观测使得区域动态信息的快速浏览极其困难。为以机器视觉方式自动捕捉地物散射消失-瞬态持续-消失-瞬态持续-消失的关键帧变化全过程,提出了一种子孔径能量梯度(subaperture energy gradient, SEG)和低秩与稀疏分解(low-rank plus sparse decomposition, LRSD)相结合的VideoSAR关键帧提取器。提取器为系列性通用架构,适用于任何SEG和LRSD系列方法相结合的形式。所提技术首要针对同时单通道、单波段、单航迹等有限信息条件的解决途径,有助于打破应急响应场景中难以采集多通道、多波段、多航迹或多传感器数据的应用局限性。基于实测数据处理和多种先进LRSD算法进行了对比验证,其代表性散射信息的充分提取可促进未来快速地理解并浓缩区域动态。     

电磁轴承失效后航空发动机转子跌落动力学分析

为研究航空发动机用主动电磁轴承失效后,发动机转子跌落在辅助轴承上对轴承、轴承座乃至整个发动机造成的冲击,建立了转子跌落及碰撞的力学模型。以模拟转子为研究对象,通过有限元法及Newmark-Beta法求解了模拟转子跌落及碰撞方程。计算结果表明:转子高速跌落时,转动动能若无法有效消减,转子将在轴承内圈长时间涡动,导致轴承内圈表面产生极大的接触应力及变形;辅助轴承的支撑刚度有降低振幅的作用,支撑阻尼有消减振动能量的作用。实际应用时,选择适中的辅助轴承支撑刚度和较大的支撑阻尼,通过两者相匹配可有效减小转子跌落对发动机机体的冲击,同时快速降低跌落冲击造成的振动。     

一种新型舱段连接方式一偏心销

偏心销作为一种新型的舱段连接方式,最早见于俄制导弹（如P．27空空导弹）上运用,在工程设计过程中,由于结构设计的需要,需要对该舱段连接方式的物理性能进行了解,因此安排了偏心销连接的舱段结构强度,结构刚度和可靠性方面的摸底试验,通过与环齿连接方式的对比力学试验,掌握偏心销连接方式的连接原理和优缺点。同时掌握偏心销舱段连接加工工艺方面的细节问题,为工程设计总体方案报告提供强有力的支撑。     

弹性环刚度分析方法及结构参数对刚度的影响

针对弹性环刚度分析方法及结构参数对刚度的影响开展研究。以某涡轴发动机动力涡轮转子弹性环为研究对象,利用有限元法对弹性环刚度进行了分析,试验验证了分析方法的有效性,此外,还分析了弹性环的凸台数目、壁厚、轴向宽度等对其刚度的影响,揭示了弹性环的刚度随主要结构参数的变化规律,为弹性环的刚度和结构设计提供指导。     

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。     

一种基于动模态分解的翼型流动转捩预测新方法

考虑自由转捩的定常/非定常流动Navier-Stokes方程数值求解,对于翼型流动细节的精确模拟和气动力的精确预测均具有十分重要的意义。采用动模态分解(DMD)方法进行流动稳定性分析,再结合e N方法,提出了一套适用于翼型绕流的转捩预测新方法,称为DMD/e N方法。相比于传统的线性稳定性分析方法,DMD方法不需要求解附面层方程和线性稳定性方程,也没有引入平行流假设,具有更好的理论适用性和算法鲁棒性。开展了NLF0416、S809和SD7003等翼型的转捩预测数值验证研究,通过与实验结果以及与传统的基于线性稳定性分析的e N方法的比较,验证了本文所发展的转捩预测新方法在预测翼型的定常流动和非定常流动转捩方面的正确性,也表明了该方法具有解决含层流分离泡的翼型绕流转捩预测的能力。     

鲁棒成形极化敏感阵列波束的方法及极化估计

基于极化敏感阵列,提出了一种鲁棒成形阵列波束的方法。该方法首先将阵列的数据模型进行了重新描述,从而获得了信号波达角(DOA)和极化解耦的模型。借助于该模型并对信号的两个极化方向分别进行鲁棒约束,设计出了一个新的鲁棒空域波束空间成形矩阵,利用该矩阵可以获得信号两个极化分量的鲁棒估计。基于特征值分解的方法,最后给出了估计信号极化参数的方法。分析和数值仿真实验均表明:提出的方法,在对DOA估计误差以及阵列位置误差等造成的阵列失配具有较强鲁棒性的同时,也能有效抑制干扰和噪声,进而提升了极化参数估计的性能。