机械振动中的特征值问题.doc

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1、机械振动中的特征值问题机械振动是指系统在某一位置(通常是静平衡位置,简称平衡位置)附近所作的往复运动。显然这是一种特殊形式的机械运动。人类的大多数活动都包括这样或那样的机械振动。例如,我们能听见周围的声音是由于鼓膜的振动;我们能看见周围的物体是由于光波振动的结果;人的呼吸与肺的振动紧密相关;行走时人的腿和手臂也都在作机械振动;我们能讲话正是喉咙(和舌头)作机械振动的结果。早期机械振动研究起源于摆钟与音乐。至20世纪上半叶,线性振动理论基本建立起来。欧拉(Euler)于1728年建立并求解了单摆在阻尼介质中运动的微分方程。1739年他研究了无

2、阻尼简谐强迫振动,从理论上解释共振现象。1747年他对n个等质量质点由等刚度弹簧连接的系统列出了微分方程组并求出精确解,从而发现系统的振动是各阶简谐振动的叠加。1760年拉格朗日(Lagrange)建立了离散系统振动的一般理论。最早研究的连续系统是弦线。1746年达朗伯(d’Alembert)用片微分方程描述弦线振动而得到波动方程并求出行波解。1753年伯努利(Bernoulli)用无穷多个模态叠加的方法得到弦线振动的驻波解。1759年拉格朗日从驻波解推得性波解,但严格的数学证明直到1811年傅里叶(Fourier)提出函数的级数展开理论才

3、完成。一个振动系统本质上是一个动力系统,这是由于其变量如所受到的激励(输入)和相应(输出)都是随时间变化的。一个振动系统的响应一般来说是依赖于初始条件和外部激励的。大多数实际振动系统都十分复杂,因而在进行数学分析时把所有的细节都考虑进来是不可能的。为了预测在指定输入下振动系统的行为,通常只是考虑那些最重要的特性。也会经常遇到这样的情况,即对一个复杂的物理系统,即使采用一个比较简单的模型也能够大体了解其行为。对一个振动系统进行分析通常包括以下步骤。步骤1,建立数学模型。建立数学模型的目的是揭示系统的全部重要特性,从而得到描述系统动力学行为的控

4、制方程。一个系统的数学模型应该包括足够多的细节,能够用方程描述系统的行为但又不致使其过于复杂。根据基本元件行为的属性,一个振动系统的数学模型可以是线性的,也可以是非线性的。线性模型处理简单,容易求解。但是非线性模型有时能够揭示线性模型不能够预测到的某些系统特性。所以需要对实际系统做大量的工程判断以得到振动系统比较合理的模型。有时为了得到更准确的结果,需要对系统的数学模型不断进行完善。此时可以先用一个比较粗略的模型,以便能够较快地对系统的大体属性有所了解。之后再通过增加更多的元件和细节对模型不断改进,以便进一步分析系统的动力学行为。步骤2,推

5、导控制方程。一旦有了系统的数学模型,就可以利用动力学定律推导系统响应变化规律的运动微分方程。系统的运动微分方程可以通过作每一个质量块的受力分析图方便地得到。每一个质量块的受力分析图可以通过分离该质量块并加上其所受的全部主动力、反作用力和惯性力得到。一个振动系统的运动微分方程对于离散系统来说,通常是一个常微分方程组;对于连续系统来说,通常是一个偏微分方程组。根据基本元件行为的属性,一个振动系统的运动微分方程(组)可以是线性的,也可以是非线性的。以下几种方法经常用来推导系统的控制方程:牛顿第二运动定律、达朗贝尔原理和能量守恒原理。步骤3,求控制

6、方程的解。为了得到振动系统响应的规律,必须求解控制方程。根据问题具体特点,可以采取下述方法之一:求解微分方程的常规方法,拉普拉斯变换方法、矩阵方法和数值计算方法。如果控制方程是非线性的,则很少能够得到其封闭形式的解。另外,求解偏微分方程的情况也远比求解常微分方程的情况多。利用计算机的数值计算方法求解微分方程是非常便捷的,但欲根据数据计算结果得到关于系统行为的一般结论却是困难的。步骤4,结果分析。虽然控制方程的解给出系统中不同质量块的振动位移、速度和加速度的表达式,但是这些结果还必须就某些目的做进一步分析,以期分析结果可能揭示对设计的某些指导

7、意义。振动系统可以分成两大类,离散系统和连续系统。连续系统具有连续分布的参量,但可通过适当方式化为离散系统。按自由度划分,振动系统可分为有限多自由度系统和无限多自由度系统。前者与离散系统相对应,后者与连续系统相对应。尽管大部分的振动系统模型(微分方程或偏微分方程)都是不可解得,但人们为了更好的理解振动系统的实质,仍然希望获得解析解。而获得解析解,必须求解方程的特征值。其中最有代表性就在处理连续系统的振动问题时,采用的分离变量法。单自由度系统的自由振动问题包含无阻尼和有阻尼两种情况。所谓自由振动是指系统受初始扰动后,仅靠弹性恢复力来维持的运动

8、。其运动方程通常是一个二阶常微分方程,对于无阻尼的情况,方程一般为:;可以推出其特征方程:;特征值:;方程通解:;为固有圆频率;可推出系统的固有频率和固有周期;对于有阻尼的情况,

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