模态测试不确定性影响因素分析及传感器布置应用

模态测试结果的准确性会受测试数据采集、数据处理、建模假设和参数估计等不确定性因素的影响.为研究模态测试中模态参数的不确定性水平及不同影响因素对其的影响规律,本文采用状态空间模型和费希尔信息矩阵的快速模态参数不确定性分析方法,探讨包括振动信号的采样时长、采样频率、采样信噪比和结构的阻尼比等多种因素对模态参数不确定性水平的影响,同时提出利用模态参数不确定性水平来优化传感器布置策略的实用性建议.结果表明:模态参数的不确定性水平随采样时长、采样频率、信噪比和传感器数量的增加而降低,随结构阻尼比的增大而升高;对于均匀分布结构,多数传感器布置在结构顶部和中上部,少数布置在中下部时,模态参数的整体不确定性水平较低,是一种相对较优的传感器布置方案.

SINS/GNSS组合导航系统中激光多普勒测速仪参数估计

为了提高SINS/GNSS组合导航系统的全局性能,考虑加速度与高斯包络对激光多普勒测速仪的影响,提出SINS/GNSS组合导航系统中激光多普勒测速仪参数估计方法。通过分析SINS/GNSS组合导航系统工作原理,明确SINS/GNSS组合系统状态;采用预先梯度评估方法,对梯度方向进行估计迭代,以提高导航定位精度,将获取的方位偏差代入卡尔曼滤波器中进行处理,保证SINS/GNSS组合导航系统实际应用的可靠性;获取对应费希尔信息矩阵,采用正弦信号的圆频率估计方差获取CRLB;分析激光多普勒测速仪测速过程中存在的问题;在信号成分参数分解前提下,将各距离门回波近似看作多个Chirp分量合成信号,对距离压缩后的数据实施自适应Chirplet分解,完成激光多普勒测速仪参数估计。实验结果表明:所提方法能够得到准确的参数估计数值,为SINS/GNSS组合导航系统的有效应用提供理论参考。

基于自适应离散粒子群算法的机翼调姿基准点优化布局

在机翼大部件数字化装配过程中,由于大型机翼的位姿通常是通过调姿基准点的理论位置与实际位置的匹配来评价的,而其装配变形也通过基准点的位置误差来表示,因此合理的基准点位置对于机翼的数字化装配具有重要意义。本文提出了一种基于自适应离散粒子群算法的基准点优化布局方法,该方法能够包含更多的机翼变形信息,从而有效地描述装配误差。最后通过一个例子说明,利用最大化费希尔信息矩阵的行列式的值,从较大的候选基准点中选择最优的基准点集,并与经典离散粒子群算法的优化结果进行了比较,说明了前者的寻优效果更好。