有限元模型修正算法及其在航天器动力学的分析中应用

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1、国内图书分类号：O327TB123学校代码：10213国际图书分类号：531.3密级：公开工学博士学位论文有限元模型修正算法及其在航天器动力学分析中的应用博士研究生：刘荣贺导师：于开平教授申请学位：工学博士学科：一般力学与力学基础所在单位：航天学院答辩日期：2012年11月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:O327TB123U.D.C:531.3DissertationfortheDoctoralDegreeinEngineeringFINITEELEMENTMODELUPDATINGMETHODANDITSAPPLICATIONTOSPACECRAFTDYNA

2、MICANALYSISCandidate：LiuRongheSupervisor：Prof.YuKaipingAcademicDegreeAppliedfor：DoctorofEngineeringSpeciality：GeneralMechanicsandFoundationofMechanicsAffiliation：SchoolofAeronauticsDateofDefence：November,2012Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology摘要摘要随着科技的进步和计算机的发展，有限元分析（FEA）技术已

3、广泛应用于工程的各个领域，成为工程部门进行结构设计分析，研究结构动力学特性、评估结构响应的主要手段之一。然而，由于有限元本身存在着大量理论假设，并且在建模过程中存在着结构简化、材料特性不确定以及结构连接条件失真等一系列因素，使得有限元分析模型与实际结构之间存在着必然的误差，分析结果与实际结构之间往往具有一定的差距。特别是在航空航天领域，结构要求越来越大型、复杂和高速度，各种轻质、耐高温的复合材料也开始大量运用，使得这一问题更加突出，利用有限元技术进行结构分析、预估结构动力学特性变得更加困难。针对上述问题，上世纪中期，在航空航天领域首先提出了利用试验数据对有限元模型进行动力修改的有限元模型

4、修正技术，引起了广泛关注并迅速成为结构力学反问题研究的一个热点。本文综合分析了该技术的研究成果，根据推导过程和解决思路的不同将算法划分为直接有限元模型修正和基于优化的有限元模型修正两类，并结合工程实际对这两类算法在复杂航天器结构的应用展开了研究，主要工作内容如下：首先，针对复杂的航天器结构，对直接有限元模型修正方法进行了研究。结合航天工程中航天器结构普遍进行的振动台振动试验，重点研究了基于基础激励试验数据的有限元模型修正方法。根据算法特点和工程实际，引入了IRS缩聚方法对模型进行自由度匹配，并将算法修正的对象由系统矩阵改进为结构的物理参数，防止了修正后物理意义的丢失及由缩聚引起的计算混乱

5、，针对工程中灵敏度分析的计算困难，综合分析工程实际情况，采用差分方法进行替代，提高了计算效率，方便了工程应用。其次，分析研究了基于优化的模型修正方法，对粒子群优化（PSO）算法及其在模型修正中的应用进行了研究。针对PSO算法极易陷入局部最优的缺陷，提出了多族群粒子群优化算法（MRPSO），该算法具有较强的全局搜索能力，能极大地降低搜索陷入局部最优的概率。将该算法引入到模型修正领域，利用MRPSO算法对某型号导弹全弹结构进行了优化修正，并与PSO算法、Nastran的优化功能进行了对比，修正后结构的固有频率和振型都有了非常明显的改善，MRPSO算法具有更好的优化效果，证明了这几种优化的有效

6、性及工程应用价值。再者，对高速飞行器结构的热防护系统的模型修正问题进行了研究，介绍-I-哈尔滨工业大学工学博士学位论文了一种最新发展的热防护结构——多层防热承力一体化结构。制作了一个该结构的试验四方形板，并对其进行了振动试验，分析其动力学特性，最后，利用MRPSO算法以及Nastran的优化功能分别对该结构的有限元模型进行了优化修正，大大提高了有限元模型的计算精度。最后，针对实际工程，对某型号卫星结构的准确建模及动力学分析进行了研究。利用基础激励响应数据对该卫星整星结构进行了修正,修正以后，模型的加速度响应计算精度有了明显的改进，均方根误差也比修正前有了不同程度的降低，计算结果更加接近于

7、试验测量值，证实了该算法对卫星结构的修正是行之有效的。同时，为了方便该算法的实际工程应用，本文利用MSC.Patran/Nastran的二次开发语言PCL和DMAP对算法进行了开发，生成了一个模型修正模块并嵌入到了Patran中，为工作人员提供了一个程序化的模型修正操作界面，具有很高的实用价值。关键词：有限元；模型修正；基础激励；航天器；粒子群；优化-II-AbstractAbstractWiththedevelopmentofte