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文檔簡介
1、本文主要針對飛行過程中的飛機(jī)、導(dǎo)彈等,以及高速運(yùn)轉(zhuǎn)的航空發(fā)動機(jī)這些大型工作結(jié)構(gòu),通常受到不平穩(wěn)氣流、高速旋轉(zhuǎn)產(chǎn)生的不平衡力等難以測量的多種成分激勵的作用,研究復(fù)雜環(huán)境激勵下結(jié)構(gòu)的模態(tài)分析技術(shù)。 本文采用基于EMD經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸獾亩喾N參數(shù)辨識方法對含有白噪聲、周期性和瞬態(tài)三種成分的復(fù)雜環(huán)境激勵情況進(jìn)行了結(jié)構(gòu)模態(tài)分析。 在信號處理方面,對EMD分解技術(shù)提出了兩種改進(jìn)方案:一是將奇異值分解、相關(guān)系數(shù)、數(shù)字濾波相結(jié)合的處理技術(shù);二
2、是將奇異值分解、相關(guān)系數(shù)、小波包分解相結(jié)合的處理技術(shù),從而為下一步的參數(shù)辨識奠定了基礎(chǔ)。 在參數(shù)辨識方面,提出了兩種解決方案:一是基于瞬態(tài)響應(yīng)的模態(tài)參數(shù)辨識;二是基于響應(yīng)間相關(guān)函數(shù)的模態(tài)參數(shù)辨識。針對這兩種方案,均分別采用基于Hilbert變換的辨識法、時域峰值序列法和多參考點(diǎn)復(fù)指數(shù)法進(jìn)行復(fù)雜環(huán)境激勵下的結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)辨識。 為了驗(yàn)證所提各種方法的有效性,本文對基于Simulink建模的四自由度系統(tǒng)進(jìn)行了仿真計算,對基于A
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