惯导系统旋转机构轴承动力学建模方法研究

旋转机构是旋转调制捷联惯导系统的关键部件之一。为了精确模拟旋转机构的动力学特性,研究了支撑旋转轴系的双列球轴承的动力学建模方法,提出了使用Bushing单元来建立同时具有径向移动刚度、轴向移动刚度和径向角刚度的三向刚度轴承动力学模型的方法。利用有限元数值仿真方法计算了三向刚度数值,并利用轴承手册上的经验公式进行了验证。在此基础上,建立了含弹性轴承支撑的旋转调制捷联惯导系统旋转机构的结构动力学有限元模型,分析比较了轴承有无角刚度两种状态下的固有模态。分析结果表明:对于旋转调制捷联惯导系统旋转机构来说,轴承模型角刚度对计算精度的影响较大,角刚度已知的模型更接近真实情况。     

增广误差模型算法在目标跟踪中的应用

针对目标机动运行过程中,滤波模型与机动状态模型失配的问题,提出了一种新的增广状态误差滤波模型。不同于现有增广方案,该模型从模型失配所致状态滤波误差的角度出发,将状态估计误差增广为一状态量,通过滤波估计后用其校正原状态量。算法分析表明,该增广滤波模型具有自适应调节多重渐消因子的等效特性,增强了对目标的跟踪能力。基于该增广状态误差滤波模型,给出了滤波算法设计并进行了仿真实验。实验结果表明,基于该模型的滤波算法在对机动目标进行跟踪时具有更强的鲁棒性。     

航空发动机多变量模糊滑模变结构模型跟踪控制

针对现代航空发动机是一个具有不确定性的强非线性系统,结合滑模变结构控制和模糊逻辑系统的优点,提出了一种模糊滑模变结构模型跟踪控制方法。采用比例积分型切换超平面设计滑模变结构控制系统,使用模糊逻辑系统自适应调节切换增益,得到某涡扇发动机的模糊滑模变结构模型跟踪控制器。数字仿真结果表明,所设计的控制器不但能使被控对象较好地跟踪参考模型,消除抖振现象,而且对系统的不确定性具有不变性,保证了被控系统在整个控制阶段都具有较强的鲁棒性。     

基于径向切比雪夫矩函数的结构动力学模型修正

提出基于径向切比雪夫矩函数的振型描述及模型修正的方法,并应用于实际结构.将结构的模态振型用径向切比雪夫矩特征值表示,可以用很少的数据很好地描述振型数据的特征,实现振型数据的压缩.将径向切比雪夫矩特征值用于相关分析中,克服了利用模态置信准则描述对称结构重模态的缺陷.进一步将径向切比雪夫矩特征值用于模型修正中,克服了将振型数据直接用于修正中会产生的一些问题,如振型数据量过大、修正不易收敛等.以某航空发动机实验器的封油盖为例,进行振动模态测试实验,利用径向切比雪夫矩函数对其进行相关分析及模型修正,修正前后,封油盖有限元的前13阶固有频率的预测值与实际结构模态测试的实验值误差由最大值17.13%降低到1.23%,验证了该方法的有效性.      

对偶型最大熵概率密度函数模型及其优化解法

针对经典型最大熵概率密度函数模型及其计算目前存在的非线性程度高,优化不收敛,求解效率低等问题,提出了一种对偶型最大熵概率密度函数模型+逐次优化的方法.根据优化过程不稳定,重新推导了拉格朗日系数的线性变换公式.针对几种常见及一种复杂的概率密度函数,采用经典型与对偶型最大熵概率密度函数模型分别计算概率密度及可靠度的对比表明:与经典型最大熵概率密度函数模型相比,对偶型最大熵概率密度函数模型优化函数形式简单,非线性程度低.逐次优化法求解拉格朗日系数不仅克服了初始值敏感性问题,而且计算效率高.对偶型最大熵概率密度函数模型+逐次优化法与其他方法相比,计算精度最高,且能很好的应用于复杂概率分布及可靠性问题.      

基于不相关模态振型的修正技术

为充分利用试验测量结果,探讨了一种修正技术,不但有效利用试验数据中与有限元模型相关的模态信息,同时也有效利用不相关模态信息,并成功应用于某型现代高推质比涡扇发动机结构中.通过计算,修正后的模型计算值与试验测试值比较接近,误差接近0,MAC（model assurance criteria）值接近1.研究表明:利用不相关模态振型的模型修正技术能够有效得到准确的修正参数值,且修正后的有限元模型具有很高的计算精度.      

基于结构动力学特性的损伤识别方法

基于等效模态应变/动能理论,提出了一种利用实际结构的测试数据识别结构中损伤位置的方法。在此基础上,研究了利用模型修正技术识别结构中损伤强度的方法。分别以一个单损伤平板结构和多损伤平板结构为例,通过仿真分析了以上方法的有效性。结果表明,以上方法可以有效识别结构中的损伤位置和损伤强度。     

大飞机数字化装配关键技术及其应用

为满足大型飞机的数字化研制需求,对大型飞机数字化装配的主要关键技术进行了研究.对面向MBD的装配工艺仿真与数字化协调、装配仿真优化与在线装配仿真、三维装配工艺数据可视化、板件数字化自动钻铆的配套技术等大飞机数字化装配技术及其工程应用进行了重点分析,提出了各关键技术的解决方案.     

基于实时观测数据的大气密度模式修正

针对国际大气密度模式NRLMSISE-00, 以中国神舟飞船探测数据为基础, 提出一种基于实时大气密度观测数据的模式修正方法. 通过计算分析模式计算结果与探测数据的误差分布特征, 针对地磁相对平静期(Ap≤ 30)模式计算的误差特点, 建立了一种平均误差修正方法, 即认为在相对平静期, 在相同纬度和地方时, 模式误差基本相同, 某一时刻模式预测误差可以近似用与其相同纬度和地方时的平均误差来替代, 从而对模式预测结果进行修正. 以神舟4号探测数据为基础, 通过对模式预测结果采用两种方式进行修正, 可以看到模式误差得到了一定的改善. 采用误差库累积准实时修正, 修正后的误差由原来的20 %降至6 %; 采用误差库5天滑动预报修正后, 模式提前1, 2, 3天的预测误差由原来的20 %分别降至7.8 %, 9.4 %和10.5%.      

不同强度磁暴期间热层大气密度响应特征分析

利用CHAMP卫星数据,对2002-2008年12个不同强度磁暴事件期间的热层大气密度变化特征进行分析,并研究对应磁暴期间大气模式NRLMSISE-00分布特征.结果表明,大磁暴期间日侧大气密度峰值从高纬到低纬的时间延迟为2h,中小磁暴期间的延迟时间为3～4h;春秋季暴时大气密度分布基本呈南北对称分布,而夏冬季大气密度的分布是夏半球大于冬半球,春秋季暴时大气密度大于夏冬季;NRLMSISE-00大气模式得到的热层大气密度很好的体现了半球分布以及季节分布的特征,但模式模拟结果偏小;Dst指数峰值比ap指数峰值更能反应大气密度的变化情况.