基于模态自适应的大变形多体系统动力学分析

柔性大变形系统在进行模态降阶时,若模态选取不当,会影响求解精度甚至导致求解结果发散.对此,提出了基于绝对节点坐标法(ANCF)的柔性大变形系统模态自适应选择方法.通过ANCF梁单元建立系统的动力学模型;利用全模态稀疏表示内部区域的坐标;根据Latin超立方抽样构建采样矩阵,作用于动力学方程,以减少方程的数量;以采样后的动力学方程作为约束,构造模态坐标范数优化问题;求解优化问题可以得到具有重大贡献的模态.通过两个实例表明:数值计算结果与常用方法的结果高度吻合并且求解效率显著提升.

基于本征正交分解的柔性多体系统动力学降阶研究

基于浮动框架与有限元方法建模的柔性多体系统,有限元节点坐标数量庞大,将会令动力学方程的求解时间显著提升。针对此问题,提出了基于本征正交分解(POD)和压缩感知结合的柔性多体系统的降阶方法。首先,对各部件弹性体动力学响应先验数据进行本征正交分解得到各弹性体的本征正交模态向量;其次,利用压缩感知与稀疏的本征正交模态坐标,将微分/代数动力学方程求解问题转化成稀疏本征正交模态坐标的范数优化求解问题,并且求解过程可以保持约束方程的成立。通过数值算例实验,与传统的隐式数值积分方法相比,该方法可减少72.47%的计算时间,且最大相对误差为6.089e-5,证明该方法可以在保证数值精度的情况下,减少计算时间,提高仿真效率。