飞机复合材料结构损伤的预测方法

针对复合材料结构损伤机理的复杂性,很难准确预测结构损伤状态,本文提出一种基于动态主元分析(DPCA)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合的复合材料结构损伤演化预测新方法,并针对复合材料结构损伤特性,采用疲劳振动试验进行结构损伤预测研究。首先,采用经验模态分解(EMD)方法对多传感器采集的复合材料结构健康信息进行自适应分解,得到不同传感器下的多个本征模态分量(IMF),并通过计算各阶IMF分量的奇异熵作为各传感器的特征信息;然后采用DPCA对多传感器的奇异熵进行降维融合,得到融合后的奇异熵特征,再对其采用距离形态相似度方法定义结构健康指数;最后将结构健康指数作为建模数据,创建LS-SVM预测模型,并通过预测模型对飞机复合材料结构健康指数进行预测,其预测结果直接反映了飞机复合材料结构的健康状态。试验验证表明,该方法可有效地实现飞机复合材料结构损伤预测效能,具有很好的工程应用价值。     

翼面复合材料结构气动弹性剪裁设计和工艺技术

为实现机翼翼尖扭角增量的设计要求, 达到改善飞机气动弹性特性的目的, 利用复合材料的弯扭耦合特性, 着重对复合材料非均衡铺层设计和工艺技术进行了研究, 提出了对翼面复合材料结构弯扭耦合特性进行设计的工程解决方法, 并开展了对比试验研究。试验结果表明, 经剪裁设计后, 模拟机翼盒段外洗效果明显, 在不同载荷作用下, 翼尖扭角增量降低10%~45%。     

基于DMS和LS-SVM的复合材料结构健康预测方法

复合材料结构损伤机理复杂,其损伤破坏一般呈现缓慢扩展趋势。为了有效地对复合材料结构健康状态进行预测,将距离形态相似度(DMS)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型引入复合材料结构健康状态预测中,提出了基于DMS和LS-SVM的复合材料结构健康状态预测方法。首先,以复合材料层合板(T300/QY8911)为具体研究对象,对其进行损伤试验,采集其振动加速度作为表征其健康状态的原始信息,并进行小波包分解,利用分解得到的各个频带信号的样本熵作为特征向量;然后,采用距离形态相似度(DMS)方法确定结构健康指数;最后,将结构健康指数作为建模数据用以构建LS-SVM预测模型,预测复合材料结构健康指数。结果表明,该方法可以有效实现复合材料结构裂纹损伤的预测,具有很好的应用前景。     

基于LTSA和RVM的复合材料损伤预测分析

提出一种基于局部切空间排序(local tangent space alignment,简称LTSA)和相关向量机(relevance uector machine,简称RVM)相结合的复合材料结构损伤演化与预测模型。针对复合材料结构损伤特性,采用疲劳振动试验进行结构损伤预测研究。首先,采用总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)方法对多传感器采集的复合材料结构健康信息进行自适应分解,得到不同传感器下的多个本征模态分量(intrinsic mode function,简称IMF),并对IMF进行希尔伯特(Hilbert)变换,得到相应的Hilbert边际谱能量作为各传感器的特征信息;然后,采用LTSA进行多特征降维融合得到特征能量,对降维融合后得到特征能量采用距离形态相似度方法定义结构健康指数;最后,将结构健康指数作为建模数据,创建RVM预测模型,并通过预测结构健康指数完成复合材料结构损伤预测研究。验证结果表明,该模型可有效地对复合材料结构损伤进行预测。