基于改进曲率模态的叶盘结构损伤识别研究（英文）

针对曲率模态不能识别结构端部单元损伤的问题,提出了改进的曲率模态识别模型。叶盘是航空发动机结构非常重要的部件之一,若其发生故障将对发动机安全运转造成严重的威胁。而曲率模态对结构故障具有很强的敏感性,运用曲率模态方法,从不同的损伤位置以及不同的损伤程度这两方面比较了叶盘模态振型变化情况,并且用改进的曲率模态方法对结构端部进行计算。数值计算结果表明:当发动机叶盘受到损伤,位移模态和结构频率难以有效反映出结构的损伤位置,各阶固有频率会下降;曲率模态方法能有效反映出结构损伤状况,曲率在损伤处发生突变现象,并能对损伤程度给出定性的描述;而改进的曲率模态识别模型能够识别出结构端部的损伤故障。这为航空发动机叶盘结构的损伤检测提供了理论依据。     

基于优化VMD和BP神经网络液压管路故障诊断研究北大核心

针对航空发动机液压管路故障信号易受噪声干扰、管路故障诊断准确率不高等问题,提出基于优化变分模态分解和BP神经网络的故障诊断方法。利用遗传算法自适应确定变分模态分解K、α的最优参数,然后采用优化后的变分模态分解方法对航空液压管路的振动信号进行分解,最后将故障特征明显的故障分量输入BP神经网络模型中进行训练和分类。结果表明:提出的基于变分模态分解与BP神经网络的航空液压管路故障诊断方法能够精准识别出航空液压管路多种不同的故障状态。     

减少热输入控制叶盘焊接变形的数值模拟

采用数值模拟的方法分析叶盘的焊接变形具有重要意义.为预测叶盘的焊接变形,在Marc中建立了发动机叶片电子束焊接有限元分析模型,对航空发动机叶盘电子束焊接过程进行了三维数值模拟,根据功率和熔深之间的关系,用功率随深度变化的方法减少热输入,控制航空发动机叶盘焊接变形.结明表明,在满足焊透,保证焊接质量的情况下,采用功率随深度变化的方法减少热输入可以有效控制航空发动机叶盘的焊接变形,对精密控制航空发动机叶盘的焊接变形提供了理论依据和数值上的参考.     

复合材料层合板分层损伤动态检测方法

针对复合材料层合板在加工、服役过程中经常发生分层损伤的问题,提出了基于曲率模态参数的损伤评价方法。运用有限元理论对层合板不同损伤状态下的振动特性进行数值模拟;再基于计算所得参数,运用中心差分法分别计算其均布载荷的曲面值曲率和振型曲率;最后将此曲率参数与未损伤模型参数作差分以辨别损伤。数值计算结果表明,运用均布载荷的曲面值曲率和振型曲率均可有效识别损伤位置和损伤数量,且损伤所处层的位置会影响损伤识别指标的大小。     

科氏力对硬涂层整体叶盘振动特性的影响分析

以某航空发动机整体叶盘简化模型为研究对象，对叶片表面涂覆NiCrAlY硬涂层，建立硬涂层整体叶盘有限元模型。针对不同工况下仅考虑离心力影响和同时考虑科氏力和离心力影响的2种情况，进行模态分析，研究离心力和科氏力对不同转速下硬涂层整体叶盘模态特性的影响，并讨论硬涂层对整体叶盘系统固有特性的影响；最后，根据计算得到的固有频率，得到2种不同载荷下的坎贝尔图，求得硬涂层整体叶盘发生共振时的危险转速。结果表明：转速越大，固有频率值升高，科氏力对频率特性影响越大；硬涂层对整体叶盘结构的频率影响较小，硬涂层削弱了科氏力的影响;对于高速旋转的整体叶盘系统，科氏力影响显著，工程计算时不可忽略。     

基于经验模态分解法和时域幅值参数识别结构损伤程度

介绍了经验模态分解法EMD和传统时域幅值5种参数的定义。对某一简支梁模型,利用振动系统采集振动响应信号,应用EMD和时域幅值参数相结合的方法,很好地判别了简支梁的损伤位置。在不同损伤程度的情况下,通过EMD分解,计算各时域幅值参数的变化率,从而较好地识别出了损伤的程度。损伤程度的识别中,脉冲指标效果最好,其次为裕度指标和峭度指标。     

基于振动特性的点阵桁架夹心板损伤检测数值模拟

研究了基于振动特性的点阵桁架夹心板损伤识别。首先,通过与已有的结果对比,验证了点阵桁架夹心板有限元模型的正确性。然后,基于此模型对包含不同位置不同程度脱焊损伤的点阵桁架夹心板的固有频率和模态振型进行了计算和比较,分析了脱焊损伤与结构固有频率、模态振型之间的关系。研究结果为进一步进行点阵桁架夹心板脱焊损伤检测奠定了基础。     

基于经验模态分解法及波形指数识别简支梁桥损伤位置

介绍了经验模态分解法(EMD)的原理及波形指数的概念。为研究桥梁结构的健康监测问题,对某一简支梁桥模型进行试验研究。采用正弦波定频激振,利用信号采集系统采集加速度响应,综合应用希尔伯特-黄变换(HHT)中的经验模态分解部分和波形指数较好地识别出了该简支梁桥模型的损伤位置,并提出了该方法的需改进之处。     

基于优化CNN的航空液压管路卡箍故障诊断

针对航空发动机液压卡箍-管路系统具有高度复杂性,导致卡箍振动信号存在非线性、非平稳性,从而难以提取出卡箍故障状态有效信息的问题,提出一种基于优化变分模态分解(VMD)与卷积神经网络(CNN)的卡箍智能故障诊断方法。基于优化的VMD将液压管路系统-卡箍振动信号分解成一系列固有模态函数;将含有卡箍故障信号明显的IMF输入到卷积神经网络训练模型,采用CNN进行自主特征学习和模式识别。并将该方法应用于实例中,结果表明:该方法不仅能有效地对信号进行分解,同时对不同类型的卡箍故障可达到精准识别和故障诊断。     

基于测试频率的损伤定位技术及其数值分析

推导了基于测试频率平方变化比的损伤定位方法,利用有限元方法对一管道结构以刚度折减法进行了损伤模拟和模态分析数值计算。结果表明,结构频率的平方变化比是损伤位置和损伤程度的函数。结构频率是较易测得的结构模态参数,据此作为损伤定位和损伤程度评估的依据简单可靠,具有较高的应用价值。     

Nondestructive damage identification in plate structures using changes in modal compliance

This paper presents a methodology to detect and locate damage in a plate structure. The methodology utilizes damage indices based on the changes in the distribution of the modal compliance of the plate structure due to damage. The changes in the modal compliance distribution are obtained using the mode shapes of the pre-damaged and post-damaged states of the structure. The moment–curvature relationships and the invariant expression for the sum of bending moments are utilitzed to formulate the damage index. The basic elements of the approach are summarized, and the validity of the proposed method is demonstrated using numerical and experimental data.     

枕梁结构自由模态试验与分析

对列车枕梁结构进行自由模态试验与有限元仿真,通过相关性分析获得能准确反映其真实结构的有限元模型。首先,设计枕梁结构自由模态试验,试验获得枕梁结构的固有频率和模态振型。然后,根据枕梁结构设计图纸建立有限元模型,利用有限元方法计算获得枕梁结构的理论固有频率及模态振型。最后,通过枕梁结构固有频率和模态振型的相关分析,验证该枕梁结构有限元模型的准确性。结果表明:利用该有限元模型计算的列车枕梁结构前五阶固有频率与模态试验结果基本一致,并且前五阶模态振型的MAC(Modal Assurance Criteria)值均大于85%。     

Experimental modal analysis on damage of skeleton in brake of airplane

１　ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＴｈｅｓｋｅｌｅｔｏｎｉｓａｒｉｎｇｐｌａｔｅｗｉｔｈｍａｎｙｈｏｌｅｓ．Ｔｈｅｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌｑｕａｌｉｔｙｃｏｎｔｒｏｌｃｈｅｃｋｏｆｓｋｅｌｅｔｏｎｉｓｍｅｃｈａｎｉｃａｌｓｔｒｅｎｇｔｈａｎｄｈａｒｄｎｅｓｓｔｅｓｔｉｎｇ,ｉｔｉｓａｄｅｓｔｒｕｃｔｉｖｅｏｎｅａｎｄｓａｍｐｌｅｃｈｅｃｋｃａｎｏｎｌｙｂｅｕｔｉｌｉｚｅｄ,ｔｈｕｓ,ｉｔｓｆａｉｌｕｒｅｉｓｕｎａｖｏｉｄａｂｌｅ．Ｕｌｔｒａｓｏｎｉｃｔｅｓｔｉｎｇｃａｎｎｏｔｂｅｐｅｒｆｏｒｍｅｄｂ…     

焊接结构模态结构应力法程序开发及工程应用

主S-N曲线法作为疲劳计算的新方法在焊接结构疲劳分析中被广泛采用.为了实现该方法在试验载荷下基于稳态动力学计算结果开展焊接结构疲劳寿命预测,首先引入台架模型作为边界条件,实现将试验载荷作为仿真分析的输入,基于模态叠加法的稳态动力学理论获得较准确的焊缝动态响应.其次在主S-N曲线法的准静态计算流程基础上,扩展其内涵,提出基于模态结构应力叠加的动态结构应力计算方法,该方法将稳态动力学计算的模态坐标与焊缝的模态结构应力进行叠加,实现动态结构应力计算及动态等效结构应力计算,再采用主S-N曲线进行寿命评估预测.进一步开发了焊接结构模态结构应力法疲劳评估软件,基于该软件开展了车体疲劳评估和疲劳试验对比.结果表明,该方法比传统方法更能有效地识别出动态加载下车体的疲劳破坏部位,验证了该方法在试验动态载荷加载下开展焊接结构疲劳评估的有效性和优越性,为研究焊接结构疲劳寿命评估理论和拓展主S-N曲线法提供了技术基础.     

车体振动模态对疲劳强度的影响分析

铁路运输车辆不断朝着高速以及轻量化方向发展,车体承受着复杂的交变载荷,极大地增加了车体结构疲劳断裂的风险。为探究车体结构振动对车辆结构安全性的影响,利用ANSYS Workbench进行车体模态仿真计算。结合服役环境下动车组车体运行模态测试数据,提取出车体1阶菱形(8~9 Hz)、1阶垂弯(12~13 Hz)、1阶横弯(15~16 Hz)及1阶扭转(17~18 Hz)模态频率,对车体有限元模型进行对比修正。利用雨流计数法对部分实测载荷谱数据谱进行处理,得到载荷谱雨流计数矩阵。在模态分析的基础上进行谐响应分析,得到上述不同模态频段范围内的频率响应函数,结合nCode疲劳仿真软件对车体疲劳强度进行仿真计算,得到不同频段范围内车体的疲劳损伤;采用Miner线性累积疲劳损伤理论对仿真计算结果进行疲劳损伤评估,结果表明:车体1阶菱形模态(8~9 Hz)附近频段对车体造成的损伤最大,其损伤位置在车钩与枕梁交接处附近。     

基于改进VMD形态谱和FCM的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障信号的非线性特性及不同故障类型信号具有不同形态特征的特点,提出一种基于改进变分模态分解（VMD）形态谱和模糊C均值聚类（FCM）算法相结合的故障诊断方法。采用VMD方法对滚动轴承振动信号进行分解,针对分解过程中关键参数的选取,提出相关参数选择方法,并计算各固有模态函数(IMF)的能量波动系数,以获得对信号特征信息敏感的模态分量进行重构。计算重构信号的形态谱以反映信号的形态特征。通过FCM算法实现滚动轴承工作状态和故障类型的诊断。运用该方法对实测滚动轴承振动信号进行分析,并将所提方法同基于原始振动信号、经验模态分解、总体经验模态分解形态谱的故障特征提取方法进行对比。结果表明：所提方法能够更加有效提取滚动轴承信号的故障特征,实现故障类型的准确诊断。     

砂轮片的有限元模态分析研究

针对砂轮片的振动失效现象,采用有限元分析软件ANSYS分别对砂轮片进行静止状态下的固有模态分析和旋转状态下的有预应力模态分析.通过对比分析可知,离心力对砂轮片固有模态的影响很小,同时还可以有效避免外界激振频率与固有频率接近而引起的共振破坏.所得结论可以为砂轮片的改进设计及进一步动态特性分析提供参考依据.     

基于VMD的螺栓松动状态识别

针对螺栓出现松动故障信号产生非线性、非平稳的现象,提出一种基于VMD与LSSVM模型相结合的螺栓松动状态识别方法。搭建螺栓松动实验平台采集螺栓松动状态下4种工况的振动信号;利用VMD分解对螺栓松动状态各个工况下的振动信号进行分解,并计算VMD分解后各模态分量的能量熵,最后以各工况下VMD分解的各模态分量能量熵为特征构造特征向量矩阵,通过LSSVM模型进行训练与状态识别。实验结果表明:该方法可以有效的识别出的螺栓松动状态,并通过与EMD-LSSVM模型进行对比,验证了该方法用于螺栓松动状态识别的有效性、可行性与相较其EMD分解方法的优越性。     

整体叶盘机器人砂带磨削轨迹优化及其实验

整体叶盘具有结构复杂、材料难加工的特点,其加工精度和表面质量对航空发动机整体性能有至关重要的影响。当前,机器人砂带磨削技术已应用于整体叶盘类复杂曲面的磨削加工。然而,在磨削轨迹规划时多采用目标点均布的方式,这就要求目标点必须足够多,从而导致加工效率过低。基于改进的等弦高误差法对整体叶盘机器人砂带磨削的磨削轨迹进行优化分析,并开展相关仿真与实验验证。结果表明：改进的等弦高误差法可根据曲率变化优化磨削轨迹,减少目标加工点数量,从而提高加工效率。经实验验证,与轨迹优化前相比,优化后整体叶盘的加工效率提高了42.9%;优化后的表面粗糙度Ra可达0.26μm,且叶片一致性较好,尤其是在曲率变化较大的位置。     

基于有限元法的塔式起重机结构模态分析

文章以大型有限元分析软件ANSYS为主要分析工具,建立起某型塔式起重机的动态计算模型,并对之进行模态分析计算,得出其前8阶固有频率及前4阶振型,为合理设计该型塔式起重机的结构与设备的安全使用提供依据。