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      自由度匹配技術(shù)在某貯箱結(jié)構(gòu)模型修正中的應(yīng)用

      2014-12-31 11:58:12李偉明時(shí)亞州
      上海航天 2014年5期
      關(guān)鍵詞:振型修正模態(tài)

      李偉明,時(shí)亞州,王 君,王 磊

      (上海航天精密機(jī)械研究所,上海 201600)

      0 引言

      為掌握研究對(duì)象的動(dòng)力學(xué)特性,需對(duì)其進(jìn)行各種試驗(yàn)分析,而有限元分析則對(duì)試驗(yàn)分析有效的補(bǔ)充。但因有限元建模過(guò)程中不準(zhǔn)確的模型簡(jiǎn)化以及材料、幾何參數(shù)的不確定性等導(dǎo)致有限元模型的建模精度無(wú)法保證,使有限元模型的計(jì)算結(jié)果與試驗(yàn)的測(cè)試結(jié)果間存在較大差異,這就需要用模型修正技術(shù)修正結(jié)構(gòu)的有限元模型,提高其精度及可靠性[1]。有限元模型修正中,模型自由度數(shù)常遠(yuǎn)大于試驗(yàn)測(cè)試的自由度數(shù),由此產(chǎn)生了有限元模型自由度與試驗(yàn)測(cè)試模型不匹配,因此需在模型修正前對(duì)有限元模型與試驗(yàn)測(cè)試模型進(jìn)行自由度匹配。自由度匹配有兩種方法:一種是模型縮聚法,將有限元模型的自由度進(jìn)行等效縮減,使之與試驗(yàn)測(cè)試模型自由度一一對(duì)應(yīng),縮聚后模型的保留自由度信息中包含被縮聚自由度的信息,模型縮聚可有效降低計(jì)算規(guī)模,提高計(jì)算效率;另一種是模態(tài)擴(kuò)展方法,通過(guò)插值技術(shù)對(duì)試驗(yàn)測(cè)試獲得的模態(tài)振型進(jìn)行擴(kuò)階,使其自由度數(shù)等于有限元模型的自由度數(shù)[2-6]。目前,多數(shù)理論研究和實(shí)際應(yīng)用集中在前者,算法也較成熟。模態(tài)擴(kuò)展法雖然會(huì)增加一定的計(jì)算量,但在對(duì)試驗(yàn)?zāi)B(tài)插值過(guò)程中,可一定程度對(duì)試驗(yàn)?zāi)B(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪和平滑,有助于提高試驗(yàn)數(shù)據(jù)的精確性。

      為獲得高精度的某貯箱結(jié)構(gòu)有限元模型,本文用ICMCM法對(duì)有限元模型修正進(jìn)行了研究[7-8]。

      1 改進(jìn)的ICMCM

      假定已通過(guò)某種自由度匹配技術(shù)完成了有限元模型與試驗(yàn)測(cè)試模型的自由度匹配過(guò)程。令有限元模型與試驗(yàn)測(cè)試模型間存在關(guān)系

      式中:K,M分別為有限元模型的剛度陣和質(zhì)量陣;K*,M*分別為試驗(yàn)測(cè)試模型對(duì)應(yīng)的剛度陣和質(zhì)量陣;αn,βn為第n個(gè)有限元單元的剛度和質(zhì)量修正因子;Ne為有限元單元數(shù)。

      對(duì)無(wú)阻尼的自由振動(dòng)系統(tǒng),其有限元模型第i階特征方程為

      同樣,設(shè)試驗(yàn)測(cè)試模型為無(wú)阻尼的自由振動(dòng)系統(tǒng),其第j階特征方程為

      式(4)左乘(Φi)T得

      考慮()TKΦi為一標(biāo)量,同時(shí)利用到剛度陣與質(zhì)量陣的對(duì)稱性,則有

      類似可有

      將式(7)、(8)代入式(5)得

      式(6)減去式(9)得

      將式(1)、(2)代入式(10),整理后有

      將式(12)代入式(11)得

      求解式(13),得到參數(shù)的修正量αn,βn后,參考式(1)、(2)即可獲得修正后的參數(shù)。

      2 某貯箱有限元模型修正

      用MSC.Patran軟件建立某貯箱結(jié)構(gòu)有限元模型如圖1所示。建模后,模型共有梁?jiǎn)卧?2個(gè),板單元404個(gè),節(jié)點(diǎn)389個(gè),自由度總數(shù)2 334。該貯箱結(jié)構(gòu)較復(fù)雜,內(nèi)部有兩層加筋梁,在結(jié)構(gòu)連接部位存在大量的焊接及鉚接部位,導(dǎo)致有限元建模的計(jì)算結(jié)果與試驗(yàn)對(duì)象的測(cè)試結(jié)果間存在較大誤差,初始有限元模型建模精度不高,對(duì)此需用有限元模型修正技術(shù)對(duì)初始有限元模型進(jìn)行修正,提高模型的可靠性。為模擬試驗(yàn)測(cè)試對(duì)象的狀態(tài),需對(duì)仿真試驗(yàn)?zāi)P偷膮?shù)添加隨機(jī)擾動(dòng),其中對(duì)模型中存在較大誤差的5組連接部位及其附近單元參數(shù)添加較大擾動(dòng)。這5組連接部位如圖2所示。

      圖1 某貯箱結(jié)構(gòu)模型Fig.1 Model of a cabin structure

      圖2 存在較大誤差的連接部位Fig.2 Connection parts with large modeling errors

      仿真試驗(yàn)?zāi)P蜕珊?,提取模型的頻率及模態(tài)振型作為仿真試驗(yàn)數(shù)據(jù)。因真實(shí)試驗(yàn)數(shù)據(jù)不可避免會(huì)受測(cè)試噪聲的影響,為模擬噪聲干擾下的試驗(yàn)數(shù)據(jù),需對(duì)仿真試驗(yàn)添加噪聲:頻率添加3%的噪聲;模態(tài)振型添加7%的噪聲[9]。修正前,有限元模型與仿真試驗(yàn)?zāi)P偷念l率以及模態(tài)置信準(zhǔn)則(MAC)的關(guān)系分別見表1、2。

      與仿真試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,修正前初始有限元模型的前9階頻率誤差均已超過(guò)10%,MAC值對(duì)角線的第4,7個(gè)元素均小于0.4,有限元模型與仿真試驗(yàn)?zāi)P偷恼裥驼`差極大,需進(jìn)行有限元模型修正提高初始模型的可靠性。

      在真實(shí)試驗(yàn)測(cè)試中常只能測(cè)得少量低階的模態(tài)頻率及模態(tài)振型,故假設(shè)仿真試驗(yàn)中僅能測(cè)量得到試驗(yàn)的前9階模態(tài)。根據(jù)國(guó)際通用的有限元模型修正評(píng)價(jià)準(zhǔn)則,修正時(shí)僅用1~6階模態(tài)頻率及其對(duì)應(yīng)的模態(tài)振型,7~9階不參與修正過(guò)程,用于驗(yàn)證模型修正的效果[10]。

      因該貯箱模型結(jié)構(gòu)較大且復(fù)雜,設(shè)僅沿艙體自上而下的節(jié)點(diǎn)16,18,21,47,82,90,100,122,127,140,142,162,174,184,196,199,204,339的x,y,z三個(gè)方向的自由度可測(cè),則測(cè)量自由度數(shù)為54,為有限元模型自由度總數(shù)2 334的2.31%。模型修正前,先對(duì)有限元模型與仿真試驗(yàn)?zāi)P瓦M(jìn)行自由度匹配,使兩者能在相同自由度下進(jìn)行修正。本文用ICMCM法分別配合使用模型縮聚法與模態(tài)擴(kuò)展法對(duì)貯箱進(jìn)行修正。修正對(duì)象選定為所有436個(gè)單元的楊氏模量,修正時(shí)添加5組連接部位及其附近單元楊氏模量相等的12個(gè)約束方程,最終修正參數(shù)為192個(gè)。修正過(guò)程中用約束最小二乘法求解修正公式[11]。

      表1 修正前頻率比較Tab.1 Frequency comparison between initial finite element model and test data

      2.1 采用模型縮聚的修正結(jié)果

      此處使用4級(jí)逐級(jí)近似模型縮聚方法對(duì)有限元模型進(jìn)行縮聚,縮聚后有限元模型的自由度數(shù)為54,修正過(guò)程中使用縮聚后有限元模型全部的54階模態(tài)數(shù)據(jù)以及仿真試驗(yàn)的前6階模態(tài)數(shù)據(jù),這樣共生成324個(gè)修正方程[2]。

      表2 修正前MAC值比較Tab.2 MAC comparison between initial finite element model and test data

      用上述數(shù)據(jù)對(duì)貯箱進(jìn)行修正,結(jié)果見表3、4。因待修正參數(shù)數(shù)量較大而修正方程的個(gè)數(shù)相對(duì)較少,修正結(jié)果并不理想。表3中使用的前6階頻率和用于校核模型修正效果的7~9階頻率較初始狀態(tài)均未好轉(zhuǎn),而修正后的MAC值較初始狀態(tài)幾乎未發(fā)生改變。

      表3 ICMCM法及模型縮聚修正的頻率Tab.3 Frequency using ICMCM method and model reduction

      表4 用ICMCM法及模型縮聚修正的MACTab.4 MAC using ICMCM method and model reduction

      2.2 采用模態(tài)擴(kuò)展的修正結(jié)果

      用傳統(tǒng)的模態(tài)擴(kuò)展法,即直接使用有限元模型的模態(tài)振型數(shù)據(jù)補(bǔ)足試驗(yàn)?zāi)P偷哪B(tài)振型,修正過(guò)程中有限元模型的試驗(yàn)?zāi)P偷淖杂啥染鶠? 334。修正過(guò)程中僅使用有限元模型的前100階模態(tài)數(shù)據(jù)和仿真試驗(yàn)的前6階模態(tài)數(shù)據(jù),共生成方程600個(gè)。

      修正后有限元模型與仿真試驗(yàn)?zāi)P偷念l率見表5。由表可知:雖存在測(cè)試噪聲的干擾,修正后有限元模型的頻率值更逼近仿真試驗(yàn)值,修正時(shí)所用的前6階頻率的最大誤差由17.382 8%變?yōu)?.935 3%,平均誤差由15.570 7%變?yōu)?.023 2%;7~9階頻率的最大誤差由17.194 5%變?yōu)?.477 2%,平均誤差由15.669 7%變?yōu)?.989 5%。

      ICMCM法及模態(tài)擴(kuò)展修正的MAC見表6。由表可知:修正后前6階模態(tài)MAC值對(duì)角線元素的最小值由0.234 3變?yōu)?.993 3,平均值由0.848 76變?yōu)?.997 2;7~9階模態(tài)MAC值對(duì)角線元素最小值由0.363 5 變 為 0.854 7,平 均 值 由 0.513 3 變 為0.883 2。其中修正前有限元模型第4階模態(tài)及第7~9階模態(tài)對(duì)應(yīng)的MAC值均小于0.6,修正后這些階模態(tài)對(duì)應(yīng)的MAC值均已大于0.85。

      上述模型修正結(jié)果表明:對(duì)待修正參數(shù)眾多的模型修正問(wèn)題,ICMCM法更適于結(jié)合模態(tài)擴(kuò)展方法進(jìn)行應(yīng)用。其中主要原因是在貯箱模型修正過(guò)程中選擇了192個(gè)參數(shù)進(jìn)行了修正,用模型縮聚后模型修正時(shí),因模型縮聚使有限元模型規(guī)模變小,導(dǎo)致可供修正使用的有限元模型信息較少,故生成的修正方程數(shù)量有限,另外模型縮聚是一種近似方法,縮聚后的有限元模型不能完全反映縮聚前模型的動(dòng)力學(xué)特性,尤其是在試驗(yàn)數(shù)據(jù)受到噪聲干擾時(shí),求解含待修正參數(shù)較多的修正方程的結(jié)果有時(shí)不理想;用模態(tài)擴(kuò)展方法進(jìn)行修正時(shí),因擴(kuò)展后可供使用的模型信息較多,可生成的修正方程數(shù)量較多,故能用于求解數(shù)量較多的待修正參數(shù)。

      表5 ICMCM法及模態(tài)擴(kuò)展修正的頻率Tab.5 Frequency using ICMCM method and modal expansion

      表6 ICMCM法及模態(tài)擴(kuò)展修正的MACTab.6 MAC using ICMCM method and modal expansion

      3 結(jié)束語(yǔ)

      本文對(duì)某貯箱模型的修正進(jìn)行了研究,分別用模型縮聚和模態(tài)擴(kuò)展方法與ICMCM法配合使用對(duì)貯箱進(jìn)行修正。該法無(wú)需進(jìn)行靈敏度分析并有較好的誤差判斷能力,提高了修正后模型的可靠性,且計(jì)算效率高,可同時(shí)修正大量參數(shù)。因修正時(shí)可供使用的仿真試驗(yàn)數(shù)據(jù)較多,用模態(tài)擴(kuò)展方式進(jìn)行修正獲得了理想的模型修正結(jié)果,在修正時(shí)所用的頻段和用于校核修正結(jié)果的頻段內(nèi),模態(tài)頻率與MAC值的誤差均較初始狀態(tài)有明顯改進(jìn)。修正結(jié)果表明:在對(duì)修正參數(shù)較多的結(jié)構(gòu)進(jìn)行模型修正時(shí),若不考慮修正計(jì)算時(shí)間,建議使用模態(tài)擴(kuò)展方法結(jié)合ICMCM法。本文研究證明ICMCM法可同時(shí)修正大量待修正參數(shù),有較高修正精度。

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