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基于逆虚拟激励法的直升机振动载荷识别研究

章红莉  
【摘要】:直升机处于复杂变化的气动环境中,且存在着多种气动、惯性、结构及几何耦合,这使得直升机振动载荷识别成为直升机研究领域的难题。直升机振动载荷,是直升机设计、生产试验中重要的参数之一,关系到直升机结构及各个部件的设计和试验。由此看出,研究直升机振动载荷的识别方法对直升机的设计、制造、监测和维护非常有必要。 本文以识别直升机的振动载荷为背景,研究了频域的载荷识别方法,包括频响函数求逆法、模态坐标转换法以及逆虚拟激励法。其中,根据多输入多输出系统的特点,采用高斯消去法对频率响应函数进行估计,此方法能较好地抑制测量噪声,提高识别精度。 将逆虚拟激励法应用于随机性和周期性载荷的识别领域,并通过仿真计算和试验对比,验证了该方法的精度和可靠性。分析结果表明:该方法对周期载荷识别精度较高,随机载荷识别误差也基本不超过5%,但在自振频率附近(尤其在低频部分)出现跳动,这是由逆问题求解过程中矩阵病态所导致的。利用加权平均法和奇异值分解技术,能有效地减少矩阵病态对识别结果的影响,而选取合适的测点组合,也能提高识别精度。最后将此识别方法运用到直升机振动载荷识别,结果显示:桨毂载荷频率成分主要包括旋翼基阶和二阶通过频率,而尾桨载荷不但包括了尾桨的基阶和二阶通过频率,还含有尾桨转速。 逆虚拟激励法很大程度上减少计算工作量,并能获得较高的识别精度,但是识别精度对频响函数矩阵要求较高,这就要求较精确的仿真模型和试验数据。


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