基于试验模态的结构惯性参数识别方法研究

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1、中图分类号：O329论文编号：102870118-S033学科分类号：080104硕士学位论文基于试验模态的结构惯性参数识别方法研究研究生姓名何宇翔学科、专业工程力学研究方向振动测试技术指导教师王彤副教授南京航空航天大学研究生院航空宇航学院二О一八年三月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofAerospaceEngineeringStudyontheIdentificationofStructuralInertialParametersBasedo

2、nModalTestingAThesisinEngineeringMechanicsbyYuxiangHeAdvisedbyAssociateProf.TongWangSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringMarch,2018承诺书本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下，独立进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用的内容外，本学位论文的研究成果不包含任何他人享有著作权的内容。对本论文所涉及的研究工作做出贡献

3、的其他个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人授权南京航空航天大学可以有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅，可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的学位论文在解密后适用本承诺书)作者签名：日期：南京航空航天大学硕士学位论文摘要质量、质心位置、转动惯量和惯性积等惯性参数是结构动态仿真、性能优化、有限元分析、悬置安装位置和角度选取等过程中所需的重要参数。本文研究对结构惯性参数进行准确测量和分析的理论与方法。主要工作有：1.对三种常用的基于试验模态的结构惯性参数识别方法进行仿真比较

4、，包括直接物理参数识别法，剩余惯量法（或称质量线法）和模态模型法。仿真发现，三种方法在识别精度、实验条件和实现难度上各有优缺点。通过对一平板结构进行仿真分析发现，三种方法单独使用时，会存在识别结果受到结构支撑系统刚度大小、噪声、测点坐标误差、模态参数识别结果等因素影响，或需要提前预知某些参数才能求解等问题。2.针对测试工作量和三种方法各自的特点，提出一种将直接参数识别法和剩余惯量法组合使用的改进识别方法。通过某型列车转向架结构试验进行了工程验证，证明了改进方法在含有较大噪声和较高刚度支撑的实际工程环境下的适用性和可靠性，在保证精度的同时，还能减少了测

5、试点数量，大幅降低了测试工作量，加快了实验进程。3.基于上述的结构惯性参数识别技术，提出一种力锤灵敏度校准方法，即通过测试标准质量块的惯性对力锤的力传感器进行校准，取得理想的效果，比传统的加速度测试法更具优势。4.利用MATLABGUI技术开发了惯性参数仿真和实测数据GUI界面，为科研和工程应用提供了友好的人机交互界面。关键词：频响函数，刚体模态，惯性参数，振动测试，灵敏度校准，MATLABGUII基于试验模态的结构惯性参数识别方法研究ABSTRACTRigidbodyinertialparameters,includingmass,centerof

6、mass,momentofinertiaandproductofinertia,areessentialforstructuraldynamicsimulation,performanceoptimization,finiteelementanalysisandsuspensiondesignofengines.Itisofgreatengineeringsignificancetostudyonanaccurateandsimplemeasurementmethodforrigidbodyinertiaparameters.Themainconte

7、ntsofthisthesisareasthefollowing.1.Basedonthefiniteelementmodelsimulation,threecommonlyusedmethodsforstructuralinertialparameteridentification,i.e.DirectPhysicalParameterIdentificationMethod(DPPIM),InertiaRestraintMethod(IRM)ornamedMassLineMethod(ML),andModalModelMethod(MM),are

8、carefullycompared.Theresultsshowthatthethreemethodshav