【摘 要】
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体自由度颤振频率低,参与颤振的模态频率在亚临界状态往往已经极为接近,加之基于大气紊流激励的颤振飞行试验数据信噪比通常较低,增加了体自由度颤振飞行试验模态辨识以及颤振预测的难度.对此提出了一种基于Matrix Pencil模态辨识方法的体自由度颤振预测方法.通过随机减量技术对输出响应信号进行系集平均,得到随机衰减标记;运用Matrix Pencil方法拟合随机衰减标记获取模态参数,并通过频率和阻尼稳定判据筛选真实模态,再通过阻尼比与颤振稳定性判据变量外插获取颤振点.通过对仿真数据与试验数据的应用,可得到以下
【机 构】
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中国空气动力研究与发展中心高速所,四川 绵阳 621000
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体自由度颤振频率低,参与颤振的模态频率在亚临界状态往往已经极为接近,加之基于大气紊流激励的颤振飞行试验数据信噪比通常较低,增加了体自由度颤振飞行试验模态辨识以及颤振预测的难度.对此提出了一种基于Matrix Pencil模态辨识方法的体自由度颤振预测方法.通过随机减量技术对输出响应信号进行系集平均,得到随机衰减标记;运用Matrix Pencil方法拟合随机衰减标记获取模态参数,并通过频率和阻尼稳定判据筛选真实模态,再通过阻尼比与颤振稳定性判据变量外插获取颤振点.通过对仿真数据与试验数据的应用,可得到以下结论:Matrix Pencil模态辨识方法能有效辨识密集的颤振模态,并获得清晰的模态辨识稳态图.基于阻尼比及稳定性判据变量外插获得的颤振预测结果较为合理,其中DTFM(Discrete?Time Flutter Margin)判据变量的下降趋势更明显,外插结果与试验值更接近.该方法适用于体自由度颤振飞行试验的亚临界预测.
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