CN109376482B - 一种基于数字样机的弹箭运动包络精细化预测方法 - Google Patents

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Abstract

一种基于数字样机的弹箭运动包络精细化预测方法，属于火箭数字化仿真技术领域。本发明方法在动力学软件生成运动轨迹的基础上，将数字样机引入仿真中，实现数据的自动读入，运动坐标系的自适应调整，生成相应的运动轨迹，用于弹箭起飞、分离过程中的飞行姿态分析及静动态干涉检查；通过将运动数据由运动对象在飞行坐标系下的位姿信息向数字样机运动中心坐标系的自动转换，避免了以往在数据转换过程中对于坐标系位置和方向的人工判断，保证了仿真输入条件的正确。

Description

一种基于数字样机的弹箭运动包络精细化预测方法
技术领域
本发明涉及一种基于数字样机的弹箭运动包络精细化预测方法，属于火箭数字化仿真技术领域。
背景技术
由于弹箭结构和周围设施环境的复杂，弹箭的起飞和飞行分离过程中的间隙分析问题受较多因素影响，涉及姿控、分离、结构等各专业。传统方式下开展仿真主要依靠系统仿真给出分离前的位置、姿态、速度和加速度等信息，作为动力学仿真的输入，通过多体动力学分析软件计算分离过程中的相对运动轨迹。该方法用于性能分析上是有效的，但目前缺乏针对分离过程的间隙预示方法，导致危险间隙难于准确预示。
发明内容
本发明解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供了一种基于数字样机的弹箭运动包络精细化预测方法，在动力学软件生成运动轨迹的基础上，将数字样机引入仿真中，实现数据的自动读入，运动坐标系的自适应调整，生成相应的运动轨迹，用于弹箭起飞、分离过程中的飞行姿态分析及静动态干涉检查。
本发明的技术解决方案是：一种基于数字样机的弹箭运动包络精细化预测方法，包括如下步骤：
S1，构建预测运动对象的数字样机，将所述数字样机中需要进行预测的对象和所述需要进行预测的对象的参照结构分别定义为预测对象和参照对象；
S2，建立所述数字样机的数字样机运动坐标系，所述数字样机运动坐标系的原点为数字样机的旋转中心位置，坐标轴根据所述预测运动对象的转动惯量确定；
S3，获取预测运动对象的运动坐标系及预测运动对象的运动过程在所述运动坐标系下的数据，并输入所述数字样机，然后将所述数据转换至数字样机运动坐标系下，生成所述数字样机的运动轨迹；所述数据包括运动过程中的时间点信息以及各个时刻预测对象相对于参照对象的位置和姿态信息；
S4，根据所述运动轨迹，通过数字样机模拟预测运动对象的运动过程；在模拟过程中，计算所述预测对象和参照对象之间的间隙，按运动过程生成间隙变化曲线，预测运动对象的运动包络。
进一步地，所述预测对象为所述数字样机上的运动部件，所述参照对象为所述数字样机上的固定部件，所述运动部件相对于固定部件发生运动。
进一步地，所述预测对象为数字样机上与所述预测运动对象上预先设定好的碰撞危险点对应的危险点特征，所述参照对象为数字样机上另一个危险点特征或所述数字样机上的固定部件，所述固定部件为数字样机上不与所述危险点特征发生相对运动的结构。
进一步地，所述计算所述预测对象和参照对象之间的间隙的方法为几何体动态间隙计算方法。
进一步地，所述建立所述数字样机运动坐标系的方法为：
S21，用包围盒方法获取所述预测运动对象的外包络，根据所述预测运动对象的质心位置和外包络，获得所述预测运动对象的运动中心坐标系A，所述运动中心坐标系A的原点为质心位置，三坐标轴分别与包围盒长方体外形上交于一点的三条边平行；
S22，在预测运动对象上以参照位置建立坐标系B，并将其映射到数字样机上对应的坐标系B’；所述参照位置为所述预测运动对象和数字样机上具有确定映射关系的位置；
S23，由构建的数字样机获取所述数字样机的建模坐标系C，由运动中心坐标系A、坐标系B、坐标系B’和建模坐标系C计算所述运动中心坐标系相对于建模坐标系的位姿变换矩阵；
S24，用所述位姿变换矩阵对所述建模坐标系C进行坐标系位姿变换，得到所述数字样机运动坐标系。
进一步地，所述位姿变化矩阵为T3＝T1T2，其中，T1＝AB-1；T2＝B’C-1。
进一步地，所述数字样机运动坐标系为D＝T3C。
进一步地，所述包围盒方法为OBB包围盒方法。
进一步地，所述生成所述数字样机的运动轨迹的方法为：按所述时间点信息依次读取并解析位置和姿态信息，生成所述数字样机的路径点，将所述路径点依次连接生成数字样机的运动轨迹。
本发明与现有技术相比的优点在于：
(1)本发明方法通过软件多接口设计，能够快速将多个运动对象(3个)的海量运动数据(20000条)一次性读入仿真系统，极大提高仿真效率。
(2)本发明方法通过将运动数据由运动对象在飞行坐标系下的位姿信息向数字样机运动中心坐标系的自动转换，避免了以往在数据转换过程中对于坐标系位置和方向的人工判断，保证了仿真输入条件的正确。
(3)本发明方法通过运动过程旋转中心计算方法及分离轨迹快速生成方法，实现了分离体数字样机与运动轨迹的快速关联。
(4)本发明方法通过建立一种基于数字样机关键要素提取的分离危险点分析方法，实现了基于关键要素间的危险间隙精确仿真计算。
附图说明
图1为本发明方法流程图；
图2为本发明方法实现软件架构图；
图3为本发明方法火箭运动仿真轨迹示意图；
图4为本发明方法中分离过程最小间隙变化图。
具体实施方式
如图1，本发明包括如下技术方案：
1)仿真对象选择：选择进行仿真的数字样机对象，若存在固定对象，则首先对其进行固定定义；
2)确定运动对象在运动过程中旋转中心位置：针对运动对象通过自动重心计算或通过运动向量调整选择合适的转动中心位置，随后调整运动向量值为转动中心相对数字样机坐标系的位置；
3)读取运动轨迹数据文件：针对不同运动对象，读取其运动过程对应运动数据文件，包括在运动过程中各个时刻运动部件相对于固定部件的位置和姿态信息；
4)进行坐标系转换：读入数据后，对运动对象数字样机位置和姿态数据进行坐标系转换调整，将数据由飞行坐标系转换为到数字样机坐标系；
5)生成数字样机运动轨迹：按照坐标系转换后的飞行轨迹，及旋转中心位置生成数字样机运动轨迹；
6)运动间隙的精细化分析：通过模拟运动过程，自动计算飞行过程中的最小间隙值以及预先设定好的危险点间隙变化情况；
7)输出计算结果：输出最小间隙值及最小间隙变化曲线、预定危险点的最小间隙值和间隙变化曲线。
结合说明书附图详细介绍本发明方法的实现过程，具体如下：
一、用于该方法实现的软件架构如图2所示：
二、仿真接口数据
1)运动数据一般由多体动力学等仿真软件输出或试验输入。
2)从数据中提取针对不同运动对象的运动路径数据。
3)数据格式要求：运动离散点数据由7列组成，第1列为时间点信息，后6列为相应位置点信息，包含位置点X，Y，Z坐标，俯仰角α，偏航角β，滚转角γ。
三、仿真输入数据
仿真输入数据：运动离散点数据由7列组成，第1列为时间点信息，后6列为相应位置点信息，包含位置点X，Y，Z坐标，俯仰角α，偏航角β，滚转角γ。
四、构建数字样机运动坐标系
1)通过OBB包围盒方法获取运动对象外包络，在运动对象空间内根据运动对象质心位置和外包络信息，获得其运动中心坐标系，利用齐次矩阵A表达，A的原点为质心位置，A的三坐标轴分别与OBB包围盒长方体外形上交于一点的三条边平行。
2)在运动对象空间内寻找一典型位置建立参照坐标系B，并将其映射到数字样机空间内的对应坐标系B’。典型位置一般为在两个空间内具有明确映射关系的几何特征或参照位置。
3)计算坐标系A相对于坐标系B的位姿变换矩阵T1。
4)在数字样机空间内获取模型建模坐标系C，此时在数字样机空间内的运动坐标系默认为C，计算B’相对于C的变换矩阵T2。
5)利用坐标系B’和位姿变换矩阵T1计算得到坐标系A在数字样机空间内对应的坐标系为A’。
6)通过矩阵T1和T2，得到坐标系A’相对于坐标系C的位姿变换矩阵T3，从而通过T3将数字样机运动坐标系由C转换为A’。
T1＝AB-1；T2＝B’C-1
A’＝T1B’T3＝A’C-1＝T1T2
五、运动轨迹生成
操作界面设计考虑路径生成必要的输入条件，以及必要的参数调整，满足自动生成路径时的参数要求。
如图3，生成运动轨迹，按照读取数据文件以及运动坐标系变换结果，生成运动轨迹，模拟分离过程。
六、计算间隙值的方法
针对危险间隙的计算，根据分析的具体要求，提出两种分析策略:
1)计算某一运动对象与周围其他对象组成的对象组间的最小间隙。最小间隙的计算采用标准的几何体动态间隙计算方法，即在预定的时间间隙上寻找两对象或对象组间间隙最小的点，并得出这个最小间隙值，继而通过插值得到在整个运动中运动对象与其他对象间的最小间隙曲线。
2)计算预先设定好碰撞危险点的间隙变化，其中危险点可以是一个点，也可以是对象上一片指定的区域。这需要在分析开展前先预设运动对象和其他对象间的碰撞危险点。最小间隙的分析可在两危险点之间开展，也可以在危险点与对象间开展。首先在运动对象和其他对象的数字样机上危险点所在的位置附近建立能够表达危险点特点的几何特征(点或曲面)，并建立危险点特征与运动对象间的运动关联，接下来在预定的时间间隙上寻找运动模型危险点特征和其他对象或危险点特征间的最小间隙，继而通过插值得到在整个运动中运动对象与其他对象间的最小间隙曲线。
两种策略在间隙分析时被结合使用，第一种策略常用于碰撞危险点并不明确时。第二种策略则可以同时考虑多个危险点，危险点的设定常为运动过程中比较关键的部位和担心会碰撞的部位。
七、分离间隙分析
如图4，通过选择分析对象和建立危险点位置等预处理过程，实现在仿真过程中基于详细数字样机的分离间隙精确分析。
本发明说明书中未作详细描述的内容属本领域技术人员的公知技术。

Claims (8)

1.一种基于数字样机的弹箭运动包络精细化预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1，构建预测运动对象的数字样机，将所述数字样机中需要进行预测的对象和所述需要进行预测的对象的参照结构分别定义为预测对象和参照对象；
S2，建立所述数字样机的数字样机运动坐标系，所述数字样机运动坐标系的原点为数字样机的旋转中心位置，坐标轴根据所述预测运动对象的转动惯量确定；
S3，获取预测运动对象的运动坐标系及预测运动对象的运动过程在所述运动坐标系下的数据，并输入所述数字样机，然后将所述数据转换至数字样机运动坐标系下，生成所述数字样机的运动轨迹；所述数据包括运动过程中的时间点信息以及各个时刻预测对象相对于参照对象的位置和姿态信息；
S4，根据所述运动轨迹，通过数字样机模拟预测运动对象的运动过程；在模拟过程中，计算所述预测对象和参照对象之间的间隙，按运动过程生成间隙变化曲线，预测运动对象的运动包络；
所述建立所述数字样机运动坐标系的方法为：
S21，用包围盒方法获取所述预测运动对象的外包络，根据所述预测运动对象的质心位置和外包络，获得所述预测运动对象的运动中心坐标系A，所述运动中心坐标系A的原点为质心位置，三坐标轴分别与包围盒长方体外形上交于一点的三条边平行；
S22，在预测运动对象上以参照位置建立坐标系B，并将其映射到数字样机上对应的坐标系B’；所述参照位置为所述预测运动对象和数字样机上具有确定映射关系的位置；
S23，由构建的数字样机获取所述数字样机的建模坐标系C，由运动中心坐标系A、坐标系B、坐标系B’和建模坐标系C计算所述运动中心坐标系相对于建模坐标系的位姿变换矩阵；
S24，用所述位姿变换矩阵对所述建模坐标系C进行坐标系位姿变换，得到所述数字样机运动坐标系。
2.根据权利要求1所述的一种基于数字样机的弹箭运动包络精细化预测方法，其特征在于：所述预测对象为所述数字样机上的运动部件，所述参照对象为所述数字样机上的固定部件，所述运动部件相对于固定部件发生运动。
3.根据权利要求1所述的一种基于数字样机的弹箭运动包络精细化预测方法，其特征在于：所述预测对象为数字样机上与所述预测运动对象上预先设定好的碰撞危险点对应的危险点特征，所述参照对象为数字样机上另一个危险点特征或所述数字样机上的固定部件，所述固定部件为数字样机上不与所述危险点特征发生相对运动的结构。
4.根据权利要求1~3任一项所述的一种基于数字样机的弹箭运动包络精细化预测方法，其特征在于：所述计算所述预测对象和参照对象之间的间隙的方法为几何体动态间隙计算方法。
5.根据权利要求1所述的一种基于数字样机的弹箭运动包络精细化预测方法，其特征在于：所述位姿变换矩阵为T3=T1T2，其中，T1=AB-1；T2=B’C-1。
6.根据权利要求5所述的一种基于数字样机的弹箭运动包络精细化预测方法，其特征在于：所述数字样机运动坐标系为D=T3C。
7.根据权利要求1所述的一种基于数字样机的弹箭运动包络精细化预测方法，其特征在于：所述包围盒方法为OBB包围盒方法。
8.根据权利要求1所述的一种基于数字样机的弹箭运动包络精细化预测方法，其特征在于，所述生成所述数字样机的运动轨迹的方法为：按所述时间点信息依次读取并解析位置和姿态信息，生成所述数字样机的路径点，将所述路径点依次连接生成数字样机的运动轨迹。
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