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基于网络应变传感器的一体化天线变形重构标定

徐利波  
【摘要】:由于共形天线具有最优化利用载荷平台增加探测性能、优良的适装性、保持飞机良好气动性等优点,机翼一体化共形天线被广泛研究与应用。因此针对机翼一体化天线的实时高精度变形重构,对保障天线电性能及飞机的航行安全具有重要意义。本文研究了小样本数据下基于网络应变传感器的一体化天线变形重构标定问题,并进行实验验证。通过理论推导从机翼形变位移中分离出弹性位移,并构建模糊自标定网络对位移进行修正。提出非均匀有理B样条(Non-Uniform Rational B-Spline,NURBS)函数实现小样本数据的扩维,从而提升网络的标定性能。将重构过程抽象为线性模型,提出基于贝叶斯算法的线性模型参数估计方法,实现应变系数标定。在自主开发的软件系统中对重构与标定算法进行整合,为标定实验验证与直观演示提供了基础。首先,针对机翼一体化天线分段重构时前段角度偏转将影响后段位移的问题,通过对逆有限元理论进行推导,将每段末端位移分解为仅由应变引起的弹性位移和由角度偏转引起的投影位移。然后运用误差分配算法,将每段的末端弹性位移误差分配到末端自由度与中间点自由度上,实现形变自由度的标定。其次,误差分配算法只能对已试验的工况进行标定,且需要第三方测量设备提供位移数据。针对该问题,提出自标定网络(self-calibration network,SCN)对测量应变与误差分配结果进行训练,利用模糊网络的泛化能力,构建应变与自由度标定值之间的模糊关系,为实时标定提供基础。然而误差分配结果的小样本数据将严重限制SCN的标定精度。因此,提出了NURBS函数对小样本数据进行拟合,通过函数参数的改变插值出样本点,实现样本数据的扩维。接着,针对应变传感器在各向异性材料表面不同位置的应变系数各异的问题,提出了基于贝叶斯理论的应变系数标定算法。根据逆有限元重构理论,构建应变与结构表面位移之间的多参数线性模型。然后根据贝叶斯算法推导多元线性模型中各参数的后验分布,并通过Gibbs采样求取参数的平稳分布值。将参数与重构模型系数进行对比,解算出各个传感器的应变系数,实现应变系数的标定。最后,完成了实时重构与标定软件系统的搭建。在软件中对SCN算法与参数估计算法进行整合,实现对结构形变位移的实时标定。在对类机翼三段桁架进行ANSYS建模的基础上,将标定后位移经过VTK可视化工具包处理,实现三维模型的动态形变展示。通过将标定位移与NDI仪器实测位移进行对比,验证了基于小样本的自标定算法与应变系数估计算法对提升重构精度的有效性。


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