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随机载荷识别技术在机载产品振动环境预示中的应用研究

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随机载荷识别技术在机载产品振动环境预示中的应用研究

作者：陈东东南京航空航天大学

学位级别：硕士

机载产品常常承受严酷的振动环境,这些外部振动环境将影响产品的适应性和可靠性。随着机载产品性能和质量要求不断提高,如何精确地确定其振动水平已成为迫切需要解决的关键技术,因此,研究机载产品振动环境预示具有重要的理论意义和应用... 详细信息

机载产品常常承受严酷的振动环境,这些外部振动环境将影响产品的适应性和可靠性。随着机载产品性能和质量要求不断提高,如何精确地确定其振动水平已成为迫切需要解决的关键技术,因此,研究机载产品振动环境预示具有重要的理论意义和应用价值。目前,国内机载产品振动环境试验大都依照军标制定,对现代产品来说其振动响应与实测响应存在较大偏差,无法满足日益增长性能要求。因而,本文将运用分析实测响应谱数据,进行随机载荷识别技术在机载产品振动环境预示中的应用研究。针对频响函数矩阵使得随机载荷识别结果精度差的问题,本文提出了改进正则化解法和两步加权解法。一方面,基于谱分解技术,将正则化方法引入到误差分析,提出新的正则化参数确定方法,完成随机载荷识别过程,提高识别精度;另一方面,针对改进正则解法的不足之处,结合加权平均思想,提出载荷识别的两步加权算法,解决了传统算法的两点不足:易受大条件数影响和识别结果权重分配不合理。通过仿真算例验证了两种解法的可靠性和适用性,同时还研究了影响识别精度和稳定性的因素,探讨了提高识别精度的方法,为振动环境预示提供了理论支撑。基于提出的改进正则化和两步加权解法,本文将随机载荷识别技术应用到机载产品振动环境预示中,利用实测响应谱识别振动台处激励谱,完成产品振动环境模拟,提出符合实际工况的环境预示方法,为当前军标激励提供一种参考。

关键词：随机载荷识别谱分解响应分析误差分析正则化适定性病态两步加权环境预示振动试验

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基于整车路噪的随机载荷识别研究

基于整车路噪的随机载荷识别研究

作者：张卓敏湖南大学

学位级别：硕士

目前,国内外整车振动噪声舒适性(NVH,Noise,Vibration and Harshness)性能开发过程中,后期实物样车的NVH性能诊断开发仍占据重要位置,且开发周期长。在整车NVH集成分析与开发中,主要是对车身性能的单独分析,很少考虑实际底盘或路面随机... 详细信息

目前,国内外整车振动噪声舒适性(NVH,Noise,Vibration and Harshness)性能开发过程中,后期实物样车的NVH性能诊断开发仍占据重要位置,且开发周期长。在整车NVH集成分析与开发中,主要是对车身性能的单独分析,很少考虑实际底盘或路面随机激励的影响,车身及子系统的性能目标都是基于上代车型的性能以及经验值确定。因此,通过随机载荷识别技术快速准确地获取路面载荷,为整车路噪分析提供可靠的源输入,降低整车开发成本缩短研发周期,实现整车NVH性能开发在前期的精确预测和评估有着重要的实际意义。然而,由于随机载荷的统计特性,传统的载荷识别方法无法直接应用于随机激励识别问题中,并且需要考虑到结构模型的不确定性与反求过程中的不适定性。为解决此问题,本文针对不确定性结构随机载荷识别及其在整车路面随机激励识别与路噪分析优化的应用展开了研究,完成的主要研究工作与创新点如下:(1)提出了一种全新的改进正则化方法用于确定性结构随机载荷识别,解决了反求过程中存在的不适定问题并极大地降低了载荷识别误差。首先利用逆虚拟激励法建立了部分相干平稳随机激励识别的正问题模型,将复杂的随机载荷识别问题转化为识别多阶虚拟激励的确定性问题。通过随机载荷识别相对误差公式的推导,研究了频响函数(FRF)矩阵的条件数和测量噪声对识别随机载荷相对误差的影响。根据虚拟激励的特点和正则化参数对残差范数和解范数的影响规律,构造了全新的正则化参数,解决了随机载荷反求过程中的严重病态问题。通过与目前国际主流的Moore-Penrose伪逆法和Tikhonov正则化方法的识别结果对比,该方法提升了路噪随机载荷识别的准确性与稳定性,有效降低了随机载荷低频的巨大识别误差并防止了中高频范围的过度正则化,能在全频范围内得到精准的真实随机激励。(2)发展了基于矩阵摄动的不确定性结构复合随机载荷识别方法,对随机参数变化水平较小的不确定性结构随机载荷识别问题进行了研究。在频域内将随机载荷表示为频率和随机参数的函数,构建复合随机激励识别的正问题模型。基于Taylor级数一阶展开和矩阵摄动将不确定结构的随机激励识别问题转化为两类确定性反问题,即结构随机参数均值处各阶虚拟激励的反求和虚拟激励对各随机参数灵敏度的反求,进而利用偏微分推导随机激励关于各随机参数的灵敏度。结合提出的全新改进正则化方法避免反求过程中的不适定性,最后得到识别随机激励的统计特征。该方法在随机参数变化水平较小时,能有效可靠地识别复合随机载荷边界。(3)提出了一种基于声压的不确定性声固耦合系统随机载荷识别方法,结合证据理论解决了变化水平较大且多峰分布的系统随机参数问题。考虑声固弱耦合情况,基于声固耦合系统理论首先建立了结构随机激励与声压响应的正向关系模型;根据逆虚拟激励法,利用非接触式测量的声压响应代替结构振动响应来进行随机动载荷识别。针对耦合系统中含变化水平较大且多峰分布的随机参数,研究了一种基于证据理论和区间分析的复合随机载荷识别方法。该方法不依赖于随机参数的变化水平和分布方式,可以有效地评估随机激励识别结果,此外,基于声压的非接触式测量与接触式测量相比,测量响应更为准确、方便。(4)依托提出的随机激励识别方法建立了仿真与测试结合的整车轮心载荷识别与整车路噪全流程正向开发平台,突破了整车开发前期载荷谱缺失而无法进行整车路面激励噪声预测的困境。通过编制的载荷识别软件,对某款SUV车型进行了轮心随机载荷识别,同时提出了基于虚拟激励的整车路噪传递路径分析(TPA,Transfer path analysis)方法,克服了随机激励自谱无相位信息的难题。在高精度整车仿真模型上加载识别轮心随机激励,对SUV车型6挡60km/h驾驶员右耳路噪进行了分析,通过对尾门的结构优化,实现了车内低频路噪问题的改进与提升,并利用试验进行了验证。建立的正向开发平台解决了整车开发前期随机激励获取难、低频激励识别误差大等难点,实现了整车开发前期路噪预测、诊断与优化的一体化设计,极大地提升了预测精度,缩短了整体设计周期。

关键词：随机载荷识别不确定结构改进正则化方法声固耦合整车路噪分析与优化

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基于两步加权平均的随机载荷识别方法

低温建筑技术 2016年第12期38卷 57-59,68页

作者：陈东东史治宇南京航空航天大学机械结构力学及控制国家重点实验室南京210016

结构在共振区附近,由于频响矩阵病态问题使得随机载荷识别结果误差较大。针对此问题,本文提出了两步加权算法来提高识别精度。首先基于率谱谱分解阐述了随机载荷识别的基本过程,根据谱分析的结果分析了识别误差来源的影响参数,接着引入... 详细信息

结构在共振区附近,由于频响矩阵病态问题使得随机载荷识别结果误差较大。针对此问题,本文提出了两步加权算法来提高识别精度。首先基于率谱谱分解阐述了随机载荷识别的基本过程,根据谱分析的结果分析了识别误差来源的影响参数,接着引入两步加权思想,提出新方法完成识别过程。该方法能在一定程度上减小频响函数病态问题,提高识别精度。仿真对比结果验证了方法的识别效果。最后,依据误差对比发现的问题,提出了避免病态的建议。

关键词：随机载荷识别谱分解误差分析病态频响函数两步加权平均

基于整车路噪的不确定性结构随机载荷识别研究

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基于整车路噪的不确定性结构随机载荷识别研究

第十四届全国振动理论及应用学术会议(NVTA2021)

作者：何智成张卓敏湖南大学先进车身设计与制造国家重点实验室

针对虚拟激励的特点和正则化参数对残差范数和解范数的影响,提出了一种全新的改进正则化方法,解决了反求过程中存在的不适定问题,减轻了随机动载荷识别的误差传播。与对测量位置选择敏感的Moore-Penrose伪逆和Tikhonov正则化方法相比,... 详细信息

针对虚拟激励的特点和正则化参数对残差范数和解范数的影响,提出了一种全新的改进正则化方法,解决了反求过程中存在的不适定问题,减轻了随机动载荷识别的误差传播。与对测量位置选择敏感的Moore-Penrose伪逆和Tikhonov正则化方法相比,改进正则化方法提升了路噪随机载荷识别的准确性与稳定性,有效降低了随机载荷低频的巨大识别误差并防止了中高频范围的过度正则化,能在全频范围内得到精准的真实随机激励。进一步将矩阵摄动法与改进正则化法相结合,对不确定结构的多源载荷进行了分析。通过工程实例,验证了该方法在复杂结构应用中的有效性和可行性。此外,依托提出的随机激励识别方法建立了仿真与测试结合的整车轮心载荷识别与整车路噪全流程正向开发平台,突破了整车开发前期载荷谱缺失而无法进行整车路面激励噪声预测的困境。

关键词：整车路噪随机载荷识别不确定性

来源： cnki会议评论

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基于振动与电流信号的转子系统载荷识别方法

基于振动与电流信号的转子系统载荷识别方法

作者：杨波太原理工大学

学位级别：硕士

作为最常见的机械设备,旋转机械在各个制造行业起着至关重要的作用。转子系统是旋转机械的核心部件,其稳定、正常运行关系到旋转机械乃至整个机械设备的安全生产以及操作人员的生命安全。在旋转机械设备中,当转子系统的负载超出其最大... 详细信息

作为最常见的机械设备,旋转机械在各个制造行业起着至关重要的作用。转子系统是旋转机械的核心部件,其稳定、正常运行关系到旋转机械乃至整个机械设备的安全生产以及操作人员的生命安全。在旋转机械设备中,当转子系统的负载超出其最大承受载荷值,可能会产生严重后果。所以对转子系统的载荷进行识别尤为重要。在载荷作用下,转子系统会产生振动,提供动力的电机中定子电流也会相应变化。因此研究载荷作用下转子系统的振动信号和电机电流信号,对载荷进行定性定量识别,实现转子系统故障诊断,具有重要的研究意义和实际价值。首先,通过简化和离散化转子系统,对转盘和轴承进行受力分析并计算机械能,而后结合拉格朗日方程进行振动微分方程求解,建立弯扭耦合模型。同时,将转子系统和电机进行连接,建立机电耦合模型。根据耦合模型,在MATLAB/Simulink环境中建立仿真模型。通过Signal Builder产生五种载荷(四种类型的叠加载荷和随机载荷),作用于转子系统,获得转盘振动信号和电机电流信号。通过对两种信号进行时域分析可知,振动信号和电机电流信号变化与载荷变化保持一致。其次,基于振动信号对转子系统载荷进行定性定量识别。在定性识别过程中,提出了快速傅里叶变换(FFT)、奇异值分解(SVD)及重构、集合经验模态分解(EEMD)、本征模态函数(IMF)能量百分比计算和概率神经网络(PNN)相结合的方法,实现转子系统载荷定性识别。在定量识别过程中,提出了极限学习机回归(ELMR)方法,根据不同振动信号特征值回归预测出不同的载荷大小,实现转子系统载荷定量识别。同时,基于电机电流信号对转子系统载荷进行定性定量识别。在定性识别过程中,提出了FFT、SVD及重构、小波包分解、节点能量百分比计算和径向基(RBF)神经网络相结合的方法,实现转子系统载荷定性识别。在定量识别过程中,提出了遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP),根据不同的电机电流信号特征值回归预测出不同的载荷大小,实现转子系统载荷定量识别。再次,基于振动信号和电机电流信号多源融合方法对转子系统进行定量识别。利用单源信号,将稳态载荷与特征值之间的关系作为训练样本,通过参数优选建立支持向量机回归(SVMR)模型,根据不同特征值回归预测出不同的载荷大小。而后进行多源信息融合,对载荷进行定量识别。最后,搭建转子系统试验台,制定并实施试验方案,获取不同载荷作用下的转子系统转盘振动信号和电机定子电流信号。分别基于振动信号、电机电流信号和信息融合方法对作用于转子系统的叠加载荷及随机载荷进行识别研究,将仿真结果与试验结果进行对比分析,结果验证了仿真研究过程的可行性和载荷识别方法的正确性,为旋转机械设备载荷识别和在线监测提供了理论和试验支撑。

关键词：转子系统叠加载荷识别随机载荷识别振动信号电机电流信号信息融合

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含有易损部件圆柱壳结构的振动特性分析

含有易损部件圆柱壳结构的振动特性分析

作者：杨鑫亮西安理工大学

学位级别：硕士

含有易损部件圆柱壳结构包含薄壁圆柱壳、加强筋、易损设备件等特殊部件,是一种振动特性较为复杂的结构,其广泛应用在火箭、潜艇、汽车等军事及民用领域。本文采用仿真与试验对比的方法,从模态分析、随机响应分析、随机载荷识别三个方... 详细信息

含有易损部件圆柱壳结构包含薄壁圆柱壳、加强筋、易损设备件等特殊部件,是一种振动特性较为复杂的结构,其广泛应用在火箭、潜艇、汽车等军事及民用领域。本文采用仿真与试验对比的方法,从模态分析、随机响应分析、随机载荷识别三个方面对含有易损部件圆柱壳结构进行了振动特性研究,主要的研究工作包括:首先,利用计算模态分析和试验模态分析对比的方法,研究了含有易损部件圆柱壳结构的模态特性。对含有易损部件圆柱壳结构进行了试验模态分析,获取了含有易损部件圆柱壳结构的模态参数(固有频率、模态阻尼、模态振型),使用前处理软件HyperMesh构建了含有易损部件圆柱壳结构的有限元模型,分别使用有限元软件ABAQUS、HyperWorks对有限元模型进行了计算模态分析,仿真与试验的前两阶固有频率、模态振型吻合良好,且前两阶模态振型都为易损设备件的大振幅变形。其次,采用仿真与试验对比的方法,研究了含有易损部件圆柱壳结构的随机振动特性。对含有易损部件圆柱壳结构进行了随机振动试验,获取了部分测点的加速度响应,计算出了部分测点加速度响应的功率谱及加速度响应功率谱的均方根值,使用有限元软件ABAQUS、HyperWorks对有限元模型进行了随机响应分析,仿真与试验结果表明部分测点的加速度响应功率谱均方根值的相对误差可以控制在5～35%,仿真与试验部分测点的加速度响应功率谱幅值曲线可以在部分频段基本吻合。仿真与试验对比结果表明含有易损部件圆柱壳结构在运行或运输过程中如果受到250Hz左右的激振力时,含有易损部件圆柱壳结构会出现共振且其易损设备件容易出现破损。最后,研究了含有易损部件圆柱壳结构的随机载荷识别。通过有限元软件HyperWork进行随机响应分析获取大量的激励、响应数据集(加速度激励的功率谱、加速度响应的功率谱),使用支持向量回归、神经网络模型对仿真获取的数据集进行拟合,研究不同超参数对支持向量回归、神经网络模型预测精度的影响,引入不同百分比的白噪声,研究噪声百分比对支持向量回归、神经网络模型预测精度影响,噪声验证结果表明在本试验数据集下神经网络模型的抗噪性略优于支持向量回归模型,使用仿真数据训练出的神经网络模型对试验的随机载荷进行预测,结果表明在部分频率下,仿真训练出的神经网络模型对试验的随机载荷有较好的识别精度。

关键词：圆柱壳结构模态分析随机响应分析随机载荷识别支持向量回归神经网络

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基于干扰观测器的动载荷在线识别方法

基于干扰观测器的动载荷在线识别方法

基于最优控制算法与悬架参数优化的车辆多体系统振动抑制方法

第十五届全国振动理论及应用学术会议（NVTA2023）

作者：梁舒雅杨特杨智春西北工业大学结构动力学与控制研究所

动载荷信息的准确获取是结构动强度设计、结构健康监测、振动主动控制等一系列工作开展的基础和必要条件。然而,作用于航空工程结构上的动载荷往往无法通过传感器测量直接获取,只能通过动载荷识别的手段利用结构动响应来对其进行计算。... 详细信息

动载荷信息的准确获取是结构动强度设计、结构健康监测、振动主动控制等一系列工作开展的基础和必要条件。然而,作用于航空工程结构上的动载荷往往无法通过传感器测量直接获取,只能通过动载荷识别的手段利用结构动响应来对其进行计算。本文将控制领域中的干扰观测器应用于动载荷识别领域,基于结构的状态空间方程设计出一种动载荷在线识别方法。以多自由度离散系统及固支梁为研究对象,实现了随机载荷的在线识别,验证了所提方法的有效性。通过对多自由度离散系统的仿真表明,该方法可以较为准确地识别出作用在系统上的单点随机动载荷,同时,通过调整干扰观测器的参数可以降低时延,实现载荷的实时观测。又进一步以固支梁为研究对象,验证了该方法对于连续系统宽频随机载荷的识别效果,具有较为广阔的应用前景。

关键词：动载荷识别干扰观测器在线识别控制方法随机载荷识别

来源： cnki会议评论

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基于最优控制算法与悬架参数优化的车辆多体系统振动抑制方法