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摘 要 飞机响应抖振具有一定的随机性，并且具有明显的分散性，在对其响应数据进行分析与处理的过程中具有较大难度，为了有效的解决这一问题，本文就主要结合其响应数据的实际特点，建立统计模型来对其响应数据进行处理分析，这对于飞机抖振响应数据处理效率的提升具有积极的作用。
关键词 飞机抖振；响应数据；处理分析；方法讨论
中图分类号V2 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2014）123-0164-02
当飞机处于某种特殊气动弹性耦合效应下的时候，就会出现抖振的随机振动现象，如果战斗机处于大攻角飞行姿态，通常需要承载一定量的抖振载荷，这会直接导致飞机内部部件的疲劳损伤，使得飞机发生飞行安全事故的概率大大增加，在目前的处理方式中，主要是在飞机制造之后，如果发现存在抖振问题，会对设计进行适当的修改，或者是采取抑制减缓措施，这会导致耗费大量的时间与经费，在飞机的研发周期中采取有效的措施减少其抖振问题非常的必要，这就需要在飞机设计、风洞模型试验、飞机试飞几个阶段做好抖振响应数据的处理工作，本文就主要对此予以简单分析探讨。
1 抖振响应数据的预处理工作
飞机在发生抖振时，其会产生抖振响应数据，对这些数据在处理的时候，为了防止发生静态响应影响数据处理的结果，需要对飞机各种飞行状态下的抖振响应数据进行去除均值的预处理，一般情况下，为了方便叙述，会将飞机不同飞行状态下的数据依据时间顺序依次进行存放，其中一个飞行状态之下的抖振响应数据称作数据仓，选随机选择一个飞行姿态喜爱的抖振响应数据仓，根据合理的时间间隔，将数据仓内的数据进行划分，可以分为多个子数据块，然后逐一进行编号，表示为：1，2，…，N，应用这种方法获取的数据块中包含n个数据点，为了使分辨率得到保证，临近的子数据块之间相互重叠的部分应该达到百分之五十以上。
首先对子数据块内的数据进行预处理，并简单进行分析，形成第i个子数据模块响应数据序列，即：yi1，yi2，…，yin，i=1，2，…，N，n表示的含义是：数据点的数量。然后对第i个子数据块中的数据平均方根值进行计算，将其表示为：RMSi（i=1，2，…，N），其计算公式如下式所示：
之所以要对其均方根值进行计算，主要是为了进行响应数据的无量纲化处理，对于定位样本的关键状态具有积极的作用。然后要对第i个子数据块的一组峰值进行搜索，并要获得第i个子数据块中第j个峰值与该子数据模块RMSi的比值，实现统计量的无量纲化。
其次对其给定飞行状态的样本数据预处理进行简单分析，其预处理流程主要表现为：（1）形成数据仓的RMS序列；（2）对数据仓中各个子数据块的RMS值的均方根进行计算，记做RSS；（3）获得给定飞行状态下第i个子数据块的RMSi与RSS的比值，实现其统计量的无量纲化。
2 子数据模块的数据统计方法
首先分析子数据块统计量的概率模型，由于飞机抖动响应具有一定的随机性，尤其是具有明显的分散性，所以在对其响应数据进行处理的过程中，采用适当的统计学方法建立模型，在上文数据处理方法的基础上，建立概率分布表模型。因为得到的子数据块的时间很短，可以假设其中的数据来自于同一个总体，并且能够保持相互独立，那么可以选择总体Zi的样本为：Zi1，Zi2，…，Zin，在抖振响应峰值特性的概率分布模型的描述中，常用的有：Gumbel分布与威布尔分布，应用威尔分布对第i个子数据块Zi进行假设，那么其概率密度可以用下式来进行表示：
其中，f（Zi）表示的含义是：Zi的概率密度函数，Gi表示的含义是：威尔分布的大小尺度因子；Bi表示的含义是：威尔分布的形状因子。那么可以将其概率分布函数表示为：
其次，简单分析子数据模块统计学量分布参数，本次研究中，对于其分布参数估计应用最大似然估计，建立起威布尔分布的似然函数，并应用相关的参数估计方法，得到其简化之后的威布尔似然函数值为：
然后对似然函数取对数，并应用迭代法对相关数值进行求解，就能够得到最大似然参数估计量的值。
最后应用χ2拟合检验法来对子数据块中数据是否符合威布尔分布进行检验，根据上文中的样本观察值及最大似然参数等，来对总体分布假设进行检验。
3 数据仓RMS值的分布统计方法
为了分析给定飞行状态下的数据仓分布规律，依据上文研究的结果，进一步进行研究，在编制飞机抖振疲劳谱的时候，要得到对应的飞行状态，以此为基础获取疲劳荷载值及疲劳寿命，最后校核飞机抖振强度，在此过程中，还需要找到飞机的关键状态，尤其是其运行过程中的极限状态，在给定的飞行状态下，对其数据仓RMS分布进行分析主要是为了确对几个关键的RMS水平进行确定，并在相应的子数据模块中对其进行定位，再结合其响应模型进行响应分布的分析，这能够保证其很好的满足后续工作的需求，通过对给定飞行状态下数据仓RMS值分布进行统计分析，再结合飞机抖振应用背景及以往的工程实践经验，可以对其相应数据应用经验步进函数来进行描述，就能够很好的满足抖振寿命估计、抖振疲劳谱编制、抖振强度校核等工作要求，这对于飞机抖振响应数据分析处理质量及工作效率的提升都具有非常重要的作用。
4 结论
飞机抖振响应数据具有随机分布的特点，并且具有鲜明的分散性，在对其进行处理时具有较大难度，飞机长期处于抖振载荷之下，会对其部件产生较大影响，容易导致安全事故的发生，本文就结合其抖振响应数据的实际特点，提出了一种统计模型分析法，并对其分析方法中的关键步骤进行了简单分析，对于飞机抖振响应数据的处理分析具有一定的参考作用。
参考文献
[1]陈帅，杨智春，李斌.飞机抖振响应数据处理及分析方法[J].振动与冲击，2011（6）.
[2]李斌，张玉杰，杨智春.确定飞机最大抖振设计载荷的长期极值估计方法[J].振动与冲击，2012（7）.
关键词 飞机抖振；响应数据；处理分析；方法讨论
中图分类号V2 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2014）123-0164-02
当飞机处于某种特殊气动弹性耦合效应下的时候，就会出现抖振的随机振动现象，如果战斗机处于大攻角飞行姿态，通常需要承载一定量的抖振载荷，这会直接导致飞机内部部件的疲劳损伤，使得飞机发生飞行安全事故的概率大大增加，在目前的处理方式中，主要是在飞机制造之后，如果发现存在抖振问题，会对设计进行适当的修改，或者是采取抑制减缓措施，这会导致耗费大量的时间与经费，在飞机的研发周期中采取有效的措施减少其抖振问题非常的必要，这就需要在飞机设计、风洞模型试验、飞机试飞几个阶段做好抖振响应数据的处理工作，本文就主要对此予以简单分析探讨。
1 抖振响应数据的预处理工作
飞机在发生抖振时，其会产生抖振响应数据，对这些数据在处理的时候，为了防止发生静态响应影响数据处理的结果，需要对飞机各种飞行状态下的抖振响应数据进行去除均值的预处理，一般情况下，为了方便叙述，会将飞机不同飞行状态下的数据依据时间顺序依次进行存放，其中一个飞行状态之下的抖振响应数据称作数据仓，选随机选择一个飞行姿态喜爱的抖振响应数据仓，根据合理的时间间隔，将数据仓内的数据进行划分，可以分为多个子数据块，然后逐一进行编号，表示为：1，2，…，N，应用这种方法获取的数据块中包含n个数据点，为了使分辨率得到保证，临近的子数据块之间相互重叠的部分应该达到百分之五十以上。
首先对子数据块内的数据进行预处理，并简单进行分析，形成第i个子数据模块响应数据序列，即：yi1，yi2，…，yin，i=1，2，…，N，n表示的含义是：数据点的数量。然后对第i个子数据块中的数据平均方根值进行计算，将其表示为：RMSi（i=1，2，…，N），其计算公式如下式所示：
之所以要对其均方根值进行计算，主要是为了进行响应数据的无量纲化处理，对于定位样本的关键状态具有积极的作用。然后要对第i个子数据块的一组峰值进行搜索，并要获得第i个子数据块中第j个峰值与该子数据模块RMSi的比值，实现统计量的无量纲化。
其次对其给定飞行状态的样本数据预处理进行简单分析，其预处理流程主要表现为：（1）形成数据仓的RMS序列；（2）对数据仓中各个子数据块的RMS值的均方根进行计算，记做RSS；（3）获得给定飞行状态下第i个子数据块的RMSi与RSS的比值，实现其统计量的无量纲化。
2 子数据模块的数据统计方法
首先分析子数据块统计量的概率模型，由于飞机抖动响应具有一定的随机性，尤其是具有明显的分散性，所以在对其响应数据进行处理的过程中，采用适当的统计学方法建立模型，在上文数据处理方法的基础上，建立概率分布表模型。因为得到的子数据块的时间很短，可以假设其中的数据来自于同一个总体，并且能够保持相互独立，那么可以选择总体Zi的样本为：Zi1，Zi2，…，Zin，在抖振响应峰值特性的概率分布模型的描述中，常用的有：Gumbel分布与威布尔分布，应用威尔分布对第i个子数据块Zi进行假设，那么其概率密度可以用下式来进行表示：
其中，f（Zi）表示的含义是：Zi的概率密度函数，Gi表示的含义是：威尔分布的大小尺度因子；Bi表示的含义是：威尔分布的形状因子。那么可以将其概率分布函数表示为：
其次，简单分析子数据模块统计学量分布参数，本次研究中，对于其分布参数估计应用最大似然估计，建立起威布尔分布的似然函数，并应用相关的参数估计方法，得到其简化之后的威布尔似然函数值为：
然后对似然函数取对数，并应用迭代法对相关数值进行求解，就能够得到最大似然参数估计量的值。
最后应用χ2拟合检验法来对子数据块中数据是否符合威布尔分布进行检验，根据上文中的样本观察值及最大似然参数等，来对总体分布假设进行检验。
3 数据仓RMS值的分布统计方法
为了分析给定飞行状态下的数据仓分布规律，依据上文研究的结果，进一步进行研究，在编制飞机抖振疲劳谱的时候，要得到对应的飞行状态，以此为基础获取疲劳荷载值及疲劳寿命，最后校核飞机抖振强度，在此过程中，还需要找到飞机的关键状态，尤其是其运行过程中的极限状态，在给定的飞行状态下，对其数据仓RMS分布进行分析主要是为了确对几个关键的RMS水平进行确定，并在相应的子数据模块中对其进行定位，再结合其响应模型进行响应分布的分析，这能够保证其很好的满足后续工作的需求，通过对给定飞行状态下数据仓RMS值分布进行统计分析，再结合飞机抖振应用背景及以往的工程实践经验，可以对其相应数据应用经验步进函数来进行描述，就能够很好的满足抖振寿命估计、抖振疲劳谱编制、抖振强度校核等工作要求，这对于飞机抖振响应数据分析处理质量及工作效率的提升都具有非常重要的作用。
4 结论
飞机抖振响应数据具有随机分布的特点，并且具有鲜明的分散性，在对其进行处理时具有较大难度，飞机长期处于抖振载荷之下，会对其部件产生较大影响，容易导致安全事故的发生，本文就结合其抖振响应数据的实际特点，提出了一种统计模型分析法，并对其分析方法中的关键步骤进行了简单分析，对于飞机抖振响应数据的处理分析具有一定的参考作用。
参考文献
[1]陈帅，杨智春，李斌.飞机抖振响应数据处理及分析方法[J].振动与冲击，2011（6）.
[2]李斌，张玉杰，杨智春.确定飞机最大抖振设计载荷的长期极值估计方法[J].振动与冲击，2012（7）.