飞机振动预计方法修正研究

文献 [2 ]介绍了一种振动预计方法 ,它同时考虑了由气动力和喷气发动机噪声引起的振动的影响 ,该方法如何适合于我国军机的使用实际 ,有必要对该方法进行验证。本文利用飞机的实测振动数据通过置信区间估计 ,提出了验证和修正预计公式的建议。

基于深度置信网络的机载外挂振动预计方法

针对机载外挂挂飞振动环境与飞行高度、马赫数的非线性关系,提出了一种基于深度置信网络(DBN)的振动预计方法。从仿真的角度根据GJB 150.16A中的经验公式产生7 470组数据,分别建立线性回归、多项式回归和DBN振动预计模型,并优化网络隐含层节点数,对比分析了三种方法的方均根误差、平均绝对误差和平均相对误差。利用工程案例验证了DBN预计方法的可行性和准确性。结果表明:DBN模型能够充分表征外挂在挂飞过程中振动与影响因素的非线性关系,整体预计效果优于线性回归和多项式回归,且预计平均相对误差在2.24 dB左右,误差减小50%以上。该方法能够为机载外挂振动环境的预计提供一种新的思路,支撑航空武器装备的环境适应性分析、设计与验证。

基于扩展工况传递路径分析的振动环境预计方法研究

准确获得飞机结构及机载设备的振动环境至关重要,传统的振动环境预计方法预计准确度低,可能会导致后期振动环境试验过试验或欠试验的问题。创新性地提出了一种基于扩展工况传递路径分析(OPAX)的振动环境预计方法,采用实测数据搭建振动环境预计模型,再利用该模型对新工况下的振动环境进行预计。试验室环境下,搭建了某型飞机典型设备舱振动测试系统,基于OPAX方法搭建了机载设备的振动环境预计模型,并对其预计准确度进行了验证。对比预计结果与试验结果,得到:(1)新工况下模型预计均方根值与试验测试均方根值相比,误差保持在20%以内;(2)在预计频段范围内,新工况下模型预计的变化趋势与试验测试基本一致,个别频率处差异较大。综合新工况下预计结果,这种基于OPAX的振动环境预计方法预计精度较高,且搭建模型所需数据量较少,搭建方便,具有可操作性和工程实用价值。

The Pre-processing Parallel Algorithm of A Sparse Linear Equation Group

The solution of linear equation group can be applied to the oil exploration, the structure vibration analysis, the computational fluid dynamics, and other fields. When we make the in-depth analysis of some large or very large complicated structures, we must use the parallel algorithm with the aid of high-performance computers to solve complex problems. This paper introduces the implementation process having the parallel with sparse linear equations from the perspective of sparse linear equation group.