CN113408672B - 一种用于飞行器模态试验的关键参数识别方法 - Google Patents

一种用于飞行器模态试验的关键参数识别方法 Download PDF

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CN113408672B CN202110951743.7A CN202110951743A CN113408672B CN 113408672 B CN113408672 B CN 113408672B CN 202110951743 A CN202110951743 A CN 202110951743A CN 113408672 B CN113408672 B CN 113408672B
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Abstract

本发明公开了一种用于飞行器模态试验的关键参数识别方法，包括以下步骤：步骤S1、将预示准确度和对动特性影响的敏感程度设定为分类双指标，并基于所述分类双指标对所述飞行器模态试验的结构参数进行分类；步骤S2、基于所述步骤S1中结构参数的分类结果进行针对性的模态试验，并识别出所述模态试验的关键参数。本发明通过在结构参数识别关键参数，实现对模态试验的精细化设计，将模态试验的关注点由整体动特性转向结构局部特征，可实现在结构有局部调整时，快速且准确的掌握结构动力学模型的参数，可通过局部模型的更换来获得新状态的动特性，无需重新进行模态试验，从而扩充了模态试验的灵活性。

Description

一种用于飞行器模态试验的关键参数识别方法
技术领域
本发明涉及航天运载技术领域，具体涉及一种用于飞行器模态试验的关键参数识别方法。
背景技术
在运载火箭等飞行器研制过程中，模态试验是获得飞行器动特性最直接、最可靠的方法，除了继承性较强的飞行器以外研制过程中均安排此项试验。传统模态试验直接测量全箭的动特性参数，包括阵型、频率、阵型斜率等，根据这些整体参数来对结构动力学模型进行修正，使得结构动力学模型所表现出的动特性与实际试验结果一致。结构动力学模型能够表现出正确的动特性不代表其刚度、质量等结构特性与实际一致，这在工程研制中是允许的。然而，一旦结构有局部调整，由于难以判断动力学模型的结构参数准确性，往往难以通过局部模型的更换来获得新状态的动特性，仍需要重新进行模态试验。
发明内容
本发明的目的在于提供一种用于飞行器模态试验的关键参数识别方法，以解决现有技术中一旦结构有局部调整，由于难以判断动力学模型的结构参数准确性，往往难以通过局部模型的更换来获得新状态的动特性，仍需要重新进行模态试验的技术问题。
为解决上述技术问题，本发明具体提供下述技术方案：
一种用于飞行器模态试验的关键参数识别方法，包括以下步骤：
步骤S1、将预示准确度和对动特性影响的敏感程度设定为分类双指标，并基于所述分类双指标对所述飞行器模态试验的结构参数进行分类；
步骤S2、基于所述步骤S1中结构参数的分类结果进行针对性的模态试验，并识别出所述模态试验的关键参数。
作为本发明的一种优选方案，所述步骤S1中，所述分类双指标设定结构参数分类的方法包括：
设定预示准确度阈值，将结构参数的预示准确度与所述预示准确度阈值比较，将结构参数基于预示准确度阈值进行二分类为预示准确度高的类别和预示准确度低的类别；
设定敏感程度阈值，将结构参数的对动特性影响的敏感程度与所述敏感程度阈值比较，将结构参数基于敏感程度阈值进行二分类为对动特性影响的敏感程度高的类别和对动特性影响的敏感程度低的类别；
将结构参数基于预示准确度阈值进行二分类与基于敏感程度阈值进行二分类相结合实现将结构参数进行四分类得到A类别、B类别、C类别和D类别。
作为本发明的一种优选方案，所述结构参数的四分类方法包括：
选取多个结构参数作为模型训练参数，并将所述模型训练参数的预示准确度和对动特性影响的敏感程度分别与所述预示准确度阈值和敏感程度阈值进行比较，其中，
若所述模型训练参数的预示准确度大于所述预示准确度阈值且对动特性影响的敏感程度大于敏感程度阈值，则所述模型训练参数标定为C类别；
若所述模型训练参数的预示准确度大于所述预示准确度阈值且对动特性影响的敏感程度小于敏感程度阈值，则所述模型训练参数标定为D类别；
若所述模型训练参数的预示准确度小于所述预示准确度阈值且对动特性影响的敏感程度大于敏感程度阈值，则所述模型训练参数标定为A类别；
若所述模型训练参数的预示准确度小于所述预示准确度阈值且对动特性影响的敏感程度小于敏感程度阈值，则所述模型训练参数标定为B类别；
选取多个已知类别的模型训练参数分别作为模型训练样本，其中，模型训练参数的预示准确度和对动特性影响的敏感程度作为模型训练样本的样本特征，模型训练参数的类别作为模型训练样本的样本标签；
将所述模型训练样本运用到贝叶斯分类器进行四分类训练得到参数分类模型，所述参数分类模型用于结构参数自动识别类别，其中，所述模型训练样本的样本特征作为贝叶斯分类器的输入，所述模型训练样本的样本标签作为贝叶斯分类器的输出；
将待分类的结构参数的预示准确度和对动特性影响的敏感程度输入至参数分类模型，输出待分类的结构参数的类别。
作为本发明的一种优选方案，所述结构参数四分类的结果包括A类别、B类别、C类别和D类别，其中，
所述A类别表征为结构参数具有预示准确度低且对动特性影响的敏感程度高的属性；
所述B类别表征为结构参数具有预示准确度低且对动特性影响的敏感程度低的属性；
所述C类别表征为结构参数具有预示准确度高且对动特性影响的敏感程度高的属性；
所述D类别表征为结构参数具有预示准确度高且对动特性影响的敏感程度低的属性。
作为本发明的一种优选方案，所述步骤S2，基于所述结构参数的分类结果进行针对性的模态试验的方法包括：
利用所述模态试验模型修正方法在所述结构参数确定出属于A类别的关键参数；
建立考虑偏差的结构动力学模型，利用所述结构动力学模型对属于A类别的关键参数进行实物试验，实现将所述关键参数从A类别转化至C类别，使得关键参数的预示准确度由低提至高，并使得结构动力学模型输出的动特性预示结果在预示偏差范围内。
作为本发明的一种优选方案，利用所述模态试验模型修正方法确定出所述关键参数的方法包括：
基于结构参数的偏差，建立的特征方程，所述特征方程为：
Figure 675832DEST_PATH_IMAGE002
；
式中，
Figure 485394DEST_PATH_IMAGE004
为结构刚度矩阵，
Figure 584937DEST_PATH_IMAGE006
为矩阵增量，
Figure 256614DEST_PATH_IMAGE008
为质量矩阵，矩阵增量
Figure 952169DEST_PATH_IMAGE010
，矩阵增 量
Figure 632549DEST_PATH_IMAGE006
和
Figure 621102DEST_PATH_IMAGE010
要保证方程的平衡，
Figure 121354DEST_PATH_IMAGE012
为模态振型矩阵，
Figure 620600DEST_PATH_IMAGE014
为模态质量阵；
将增量效应综合在一起，得到局部化的矩阵L，所述矩阵L公式为：
Figure 155486DEST_PATH_IMAGE016
；
式中,模态振型矩阵
Figure 571731DEST_PATH_IMAGE012
包含无偏差状态对应的模态振型；
Figure 559279DEST_PATH_IMAGE004
为结构刚度矩阵，
Figure 331057DEST_PATH_IMAGE006
为矩阵增量，
Figure 454870DEST_PATH_IMAGE008
为质量矩阵，矩阵增量
Figure 50806DEST_PATH_IMAGE010
，矩阵增量
Figure 791229DEST_PATH_IMAGE006
和
Figure 366698DEST_PATH_IMAGE010
要保证方程的平衡，
Figure 610597DEST_PATH_IMAGE012
为 模态振型矩阵，
Figure 114784DEST_PATH_IMAGE014
为模态质量阵；
通过检查局部化向量q，选出主要的建模误差，所述建模误差公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE017
；
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE019
气权重数反应第h阶模态测试数据和分析数据之间的一致性程度，L为局 部化的矩阵，
Figure DEST_PATH_IMAGE021
为L矩阵中的第i行第h列的数值，N为矩阵总数，
Figure DEST_PATH_IMAGE023
为第i个建模误差，n为建 模误差总数；
设定误差阈值，将高于误差阈值的
Figure 139241DEST_PATH_IMAGE023
对应的结构参数重新利用结构动力学模型进 行动特性预示结果的偏差评估。
作为本发明的一种优选方案，所述重新利用结构动力学模型进行动特性预示结果的偏差评估的方法包括：
若动特性预示结果在预示偏差范围内，则将高于误差阈值的
Figure 767668DEST_PATH_IMAGE023
对应的结构参数确 定为属于A类别的关键参数；
若动特性预示结果不在预示偏差范围内，则降低误差阈值增加高于误差阈值的
Figure 383851DEST_PATH_IMAGE023
对应的结构参数的数量。
作为本发明的一种优选方案，所述实物试验用于提高对动特性敏感程度高且预示准确度低的关键参数的预示准确度，以提高结构动力学模型的动特性预示精度。
作为本发明的一种优选方案，所述关键参数具有与A类别中参数相同的属性，所述关键参数具有与A类别中参数相同的属性，所述关键参数为飞行器关键结构特性中的表现，以及所述飞行器模态试验的重点关注点，并且所述关键参数在由A类别转至C类别后通过结构动力学模型输出的动特性预示结果的精度得以提高，以保证利用关键参数进行的模态试验能够更准确的描述飞行器的动特性。
作为本发明的一种优选方案，所述结构参数为飞行器结构特性的表现，以及直接表达在结构动力学模型中的参数，将所述模态试验关注点转化至利用结构特性评估飞行器动特性。
本发明与现有技术相比较具有如下有益效果：
本发明利用由预示准确度和对动特性影响的敏感程度设定的分类双指标进行结构参数四分类，并通过在结构参数识别关键参数，实现对模态试验的精细化设计，将模态试验的关注点由整体动特性转向结构局部特征，可实现在结构有局部调整时，快速且准确的掌握结构动力学模型的参数，可通过局部模型的更换来获得新状态的动特性，无需重新进行模态试验，从而扩充了模态试验的灵活性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。
图1为本发明实施例提供码的关键参数识别方法流程图；
图2为本发明实施例提供码的结构参数四分类的结果示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明提供了一种用于飞行器模态试验的关键参数识别方法，包括以下步骤：
航天飞行器的质量分布情况、部段直径、蒙皮厚度、部段长度、对接面刚度等参数会对全箭的动特性预示精度不同，其偏差对结果的影响也有很大的区别。将这些参数统称为结构参数。结构参数也是直接表达在结构动力学模型中的参数。结构参数与动特性参数性质上有很大区别：结构参数是结构局部特性的表现，数量很多；而动特性参数则是结构的整体动特性的表现，数量有限。由动特性参数确定结构参数是采用少量参数来估测大量参数，可靠性不高，而由结构参数来估测动特性参数有影响，但是理论上来说也是更加的可靠的，因此本实施例将飞行棋模态试验的分析重点调整至结构参数上，可保证飞行器模态试验能够更准确的描述飞行器的动特性。
步骤S1、将预示准确度和对动特性影响的敏感程度设定为分类双指标，并基于分类双指标对飞行器模态试验的结构参数进行分类；
步骤S1中，分类双指标设定结构参数分类的方法包括：
设定预示准确度阈值，将结构参数的预示准确度与预示准确度阈值比较，将结构参数基于预示准确度阈值进行二分类为预示准确度高的类别和预示准确度低的类别；
设定敏感程度阈值，将结构参数的预示准确度与敏感程度阈值比较，将结构参数基于敏感程度阈值进行二分类为对动特性影响的敏感程度高的类别和对动特性影响的敏感程度低的类别；
将结构参数基于预示准确度阈值进行二分类与基于敏感程度阈值进行二分类相结合实现将结构参数进行四分类得到A类别、B类别、C类别和D类别。
所述结构参数的四分类方法包括：
选取多个结构参数作为模型训练参数，并将所述模型训练参数的预示准确度和对动特性影响的敏感程度分别与所述预示准确度阈值和敏感程度阈值进行比较，其中，
若所述模型训练参数的预示准确度大于所述预示准确度阈值且对动特性影响的敏感程度大于敏感程度阈值，则所述模型训练参数标定为C类别；
若所述模型训练参数的预示准确度大于所述预示准确度阈值且对动特性影响的敏感程度小于敏感程度阈值，则所述模型训练参数标定为D类别；
若所述模型训练参数的预示准确度小于所述预示准确度阈值且对动特性影响的敏感程度大于敏感程度阈值，则所述模型训练参数标定为A类别；
若所述模型训练参数的预示准确度小于所述预示准确度阈值且对动特性影响的敏感程度小于敏感程度阈值，则所述模型训练参数标定为B类别；
选取多个已知类别的模型训练参数分别作为模型训练样本，其中，模型训练参数的预示准确度和对动特性影响的敏感程度作为模型训练样本的样本特征，模型训练参数的类别作为模型训练样本的样本标签；
将所述模型训练样本运用到贝叶斯分类器进行四分类训练得到参数分类模型，所述参数分类模型用于结构参数自动识别类别，其中，所述模型训练样本的样本特征作为贝叶斯分类器的输入，所述模型训练样本的样本标签作为贝叶斯分类器的输出；
将待分类的结构参数的预示准确度和对动特性影响的敏感程度输入至参数分类模型，输出待分类的结构参数的类别。
以上可将结构参数的分类有人为的阈值分类转变为模型自动分类，提高分类效率和精度，特别是在需要分类的结构参数数量大的情况下，优势更为明显。
如图2所示，结构参数四分类的结果包括A类别、B类别、C类别和D类别，其中，
A类别表征为结构参数具有预示准确度低且对动特性影响的敏感程度高的属性；
B类别表征为结构参数具有预示准确度低且对动特性影响的敏感程度低的属性；
C类别表征为结构参数具有预示准确度高且对动特性影响的敏感程度高的属性；
D类别表征为结构参数具有预示准确度高且对动特性影响的敏感程度低的属性。
具体的，典型的D类别的参数是壁厚较厚，结构简单部段的刚度参数，比如说固体发动机推力室的刚度特性。其刚度较大，对动特性影响不大，并且在振动过程中基本符合平截面假定，实际表现出的刚度与理论解十分接近。
典型的B类别的参数有大量对接螺栓连接的部段对接面刚度。该部段对接刚度很大，结构振动在此处响应很小，但是，考虑到螺栓预紧力、端框出的复杂局部结构，端框对接面接触情况等，此处的刚度预示十分困难。
C类别的参数举例为结构的质量，以及长度、直径等几何参数，这些参数对动特性影响十分敏感，但是却能够十分直接的获得或预示。
A类别的参数有蒙皮较薄部段的弯曲刚度，点式连接的部段对接面刚度等，这些参数即难以获取又会对动特性结果有较大影响。
步骤S2、基于步骤S1中结构参数的分类结果进行针对性的模态试验，并识别出模态试验的关键参数。
模态试验需要获得动特性预示结果，并保证动特性预示结果在预示偏差范围内，半实物模态试验的目的也是如此。在完成了对结构参数的四分类后可将结构参数分成A、B、C和D四个类别，即可建立考虑偏差的结构动力学模型，对落在A类别内的结构参数确定为关键参数考虑进行实物试验，将其从A区转至C区，以保证最终结构动力学模型的动特性预示结果偏差满足要求。
步骤S2，基于结构参数的分类结果进行针对性的模态试验的方法包括：
利用模态试验模型修正方法在结构参数确定出属于A类别的关键参数；
建立考虑偏差的结构动力学模型，利用结构动力学模型对属于A类别的关键参数进行实物试验，实现将关键参数从A类别转化至C类别，使得关键参数的预示准确度由低提至高，并使得结构动力学模型输出的动特性预示结果在预示偏差范围内。
实物试验的目的是提高对动特性影响的敏感程度高且预示准确度低的关键参数的预示准确度，以提高结构动力学模型的动特性预示精度。在结构参数内选择关键参数在很大程度上需要对物理结构有深刻的认识，所选关键参数应该是在物理上存在疑问并且与结构动力学模型特征相关的，实际上，对同一可疑点，通常有许多可供选择的修正参数。一般来说，应该在结构参数中选择对动特性敏感程度高，但是，反过来则是不对的。也就是说，动特性对某个结构参数敏感，并不是选择此参数作为实物试验的关键参数的充分条件。总之，在结构参数中选择实物试验的关键参数时应选择那些在结构动力学模型中已识别的不确定因素对应的结构参数，并且该结构参数对动特性影响的敏感程度高。
利用模态试验模型修正方法确定出关键参数的方法包括：
模态试验模型修正方法，可选择的方法有特征值方程平衡方法，子结构能量函数识别方法，最有子空间法，灵敏度抽样法等，均在本发明的保护范围内，本实施例为描述方便以特征值方程平衡方法进行关键参数的确定过程描述。
基于结构参数的偏差，建立的特征方程，特征方程为：
Figure 806742DEST_PATH_IMAGE002
；
式中，
Figure 272489DEST_PATH_IMAGE004
为结构刚度矩阵，
Figure 704608DEST_PATH_IMAGE006
为矩阵增量，
Figure 906788DEST_PATH_IMAGE008
为质量矩阵，矩阵增量
Figure 766159DEST_PATH_IMAGE010
，矩阵增 量
Figure 188045DEST_PATH_IMAGE006
和
Figure 423854DEST_PATH_IMAGE010
要保证方程的平衡，
Figure 749049DEST_PATH_IMAGE012
为模态振型矩阵，
Figure 513743DEST_PATH_IMAGE014
为模态质量阵；
将增量效应综合在一起，得到局部化的矩阵L，所述矩阵L公式为：
Figure 734509DEST_PATH_IMAGE016
；
式中,模态振型矩阵
Figure 303504DEST_PATH_IMAGE012
包含无偏差状态对应的模态振型；
Figure 496588DEST_PATH_IMAGE004
为结构刚度矩阵，
Figure 714074DEST_PATH_IMAGE006
为矩阵增量，
Figure 609087DEST_PATH_IMAGE008
为质量矩阵，矩阵增量
Figure 921119DEST_PATH_IMAGE010
，矩阵增量
Figure 719442DEST_PATH_IMAGE006
和
Figure 91518DEST_PATH_IMAGE010
要保证方程的平衡，
Figure 476756DEST_PATH_IMAGE012
为 模态振型矩阵，
Figure 592479DEST_PATH_IMAGE014
为模态质量阵；
通过检查局部化向量q，选出主要的建模误差，所述建模误差公式为：
Figure 245309DEST_PATH_IMAGE017
；
式中，
Figure 788286DEST_PATH_IMAGE019
气权重数反应第h阶模态测试数据和分析数据之间的一致性程度，L为局 部化的矩阵，
Figure 392311DEST_PATH_IMAGE021
为L矩阵中的第i行第h列的数值，N为矩阵总数，
Figure 842884DEST_PATH_IMAGE023
为第i个建模误差，n为建 模误差总数；
设定误差阈值，将高于误差阈值的
Figure 84641DEST_PATH_IMAGE023
对应的结构参数重新利用结构动力学模型进 行动特性预示结果的偏差评估。
重新利用结构动力学模型进行动特性预示结果的偏差评估的方法包括：
若动特性预示结果在预示偏差范围内，则将高于误差阈值的
Figure 798519DEST_PATH_IMAGE023
对应的结构参数确 定为属于A类别的关键参数；
若动特性预示结果不在预示偏差范围内，则降低误差阈值增加高于误差阈值的
Figure 158349DEST_PATH_IMAGE023
对应的结构参数的数量。
实物试验用于提高对动特性敏感程度高且预示准确度低的关键参数的预示准确度，以提高结构动力学模型的动特性预示精度。
高
Figure 147034DEST_PATH_IMAGE023
值相关的结构参数进行实物试验可有效提高结构动力学模型的动特性预示 精度，因此可设定一个误差阈值，用于将高于误差阈值的
Figure 508876DEST_PATH_IMAGE023
值定义为高高
Figure 659235DEST_PATH_IMAGE023
值，从而可获得 高
Figure 237853DEST_PATH_IMAGE023
值对应的结构参数重新利用结构动力学模型进行动特性预示结果的偏差评估，确定出 高
Figure 515381DEST_PATH_IMAGE023
值对应的结构参数是否可作为关键参数，若高
Figure 980998DEST_PATH_IMAGE023
值对应的结构参数无法作为关键参 数，可对误差阈值进行相对降低，使得高于误差阈值的
Figure 820034DEST_PATH_IMAGE023
值数量增加，即高
Figure 371101DEST_PATH_IMAGE023
值数量增加， 则相应的高
Figure 921162DEST_PATH_IMAGE023
值对应的结构参数数量也增加，再重新利用结构动力学模型进行动特性预示 结果的偏差评估，直至关键参数得以确定。
所述关键参数具有与A类别中参数相同的属性，所述关键参数为飞行器关键结构特性中的表现，以及所述飞行器模态试验的重点关注点，并且所述关键参数在由A类别转至C类别后通过结构动力学模型输出的动特性预示结果的精度得以提高，以保证利用关键参数进行的模态试验能够更准确的描述飞行器的动特性。
结构参数为飞行器结构特性的表现，以及直接表达在结构动力学模型中的参数，将模态试验关注点转化至利用结构特性评估飞行器动特性。
本发明利用由预示准确度和对动特性影响的敏感程度设定的分类双指标进行结构参数四分类，并通过在结构参数识别关键参数，实现对模态试验的精细化设计，将模态试验的关注点由整体动特性转向结构局部特征，可实现在结构有局部调整时，快速且准确的掌握结构动力学模型的参数，可通过局部模型的更换来获得新状态的动特性，无需重新进行模态试验，从而扩充了模态试验的灵活性。
以上实施例仅为本申请的示例性实施例，不用于限制本申请，本申请的保护范围由权利要求书限定。本领域技术人员可以在本申请的实质和保护范围内，对本申请做出各种修改或等同替换，这种修改或等同替换也应视为落在本申请的保护范围内。

Claims (7)

1.一种用于飞行器模态试验的关键参数识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1、将预示准确度和对动特性影响的敏感程度设定为分类双指标，并基于所述分类双指标对所述飞行器模态试验的结构参数进行分类；
步骤S2、基于所述步骤S1中结构参数的分类结果进行针对性的模态试验，并识别出所述模态试验的关键参数；
所述步骤S2，基于所述结构参数的分类结果进行针对性的模态试验的方法包括：
利用模态试验模型修正方法在所述结构参数确定出属于A类别的关键参数；
建立考虑偏差的结构动力学模型，利用所述结构动力学模型对属于A类别的关键参数进行实物试验，实现将所述关键参数从A类别转化至C类别，使得关键参数的预示准确度由低提至高，并使得结构动力学模型输出的动特性预示结果在预示偏差范围内；
利用模态试验模型修正方法确定出所述关键参数的方法包括：
基于结构参数的偏差，建立的特征方程，所述特征方程为：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
；
将增量效应综合在一起，得到局部化的矩阵L，所述矩阵L公式为：
Figure 977519DEST_PATH_IMAGE002
；
式中,模态振型矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE003
包含无偏差状态对应的模态振型；
Figure 802517DEST_PATH_IMAGE004
为结构刚度矩阵，
Figure DEST_PATH_IMAGE005
为 矩阵增量，
Figure 596030DEST_PATH_IMAGE006
为质量矩阵，矩阵增量
Figure DEST_PATH_IMAGE007
，矩阵增量
Figure 203774DEST_PATH_IMAGE005
和
Figure 754841DEST_PATH_IMAGE007
要保证方程的平衡，
Figure 554169DEST_PATH_IMAGE003
为模 态振型矩阵，
Figure 641336DEST_PATH_IMAGE008
为模态质量阵；
通过检查局部化向量q，选出主要的建模误差，所述建模误差公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE009
；
式中，
Figure 523711DEST_PATH_IMAGE010
其权重数反应第h阶模态测试数据和分析数据之间的一致性程度，L为局部化 的矩阵，
Figure DEST_PATH_IMAGE011
为L矩阵中的第i行第h列的数值，N为矩阵总数，
Figure 391435DEST_PATH_IMAGE012
为第i个建模误差，n为建模误 差总数；
设定误差阈值，将高于误差阈值的
Figure 463296DEST_PATH_IMAGE012
对应的结构参数重新利用结构动力学模型进行动 特性预示结果的偏差评估；
所述重新利用结构动力学模型进行动特性预示结果的偏差评估包括：
若动特性预示结果在预示偏差范围内，则将高于误差阈值的
Figure 169084DEST_PATH_IMAGE012
对应的结构参数确定为 属于A类别的关键参数；
若动特性预示结果不在预示偏差范围内，则降低误差阈值增加高于误差阈值的
Figure 68032DEST_PATH_IMAGE012
对应 的结构参数的数量。
2.根据权利要求1所述的一种用于飞行器模态试验的关键参数识别方法，其特征在于：所述步骤S1中，基于所述分类双指标对所述飞行器模态试验的结构参数进行分类包括：
设定预示准确度阈值，将结构参数的预示准确度与所述预示准确度阈值比较，将结构参数基于预示准确度阈值进行二分类为预示准确度高的类别和预示准确度低的类别；
设定敏感程度阈值，将结构参数的对动特性影响的敏感程度与所述敏感程度阈值比较，将结构参数基于敏感程度阈值进行二分类为对动特性影响的敏感程度高的类别和对动特性影响的敏感程度低的类别；
将结构参数基于预示准确度阈值进行二分类与基于敏感程度阈值进行二分类相结合实现将结构参数进行四分类得到A类别、B类别、C类别和D类别。
3.根据权利要求2所述的一种用于飞行器模态试验的关键参数识别方法，其特征在于：将结构参数进行四分类：
选取多个结构参数作为模型训练参数，并将所述模型训练参数的预示准确度和对动特性影响的敏感程度分别与所述预示准确度阈值和敏感程度阈值进行比较，其中，
若所述模型训练参数的预示准确度大于所述预示准确度阈值且对动特性影响的敏感程度大于敏感程度阈值，则所述模型训练参数标定为C类别；
若所述模型训练参数的预示准确度大于所述预示准确度阈值且对动特性影响的敏感程度小于敏感程度阈值，则所述模型训练参数标定为D类别；
若所述模型训练参数的预示准确度小于所述预示准确度阈值且对动特性影响的敏感程度大于敏感程度阈值，则所述模型训练参数标定为A类别；
若所述模型训练参数的预示准确度小于所述预示准确度阈值且对动特性影响的敏感程度小于敏感程度阈值，则所述模型训练参数标定为B类别；
选取多个已知类别的模型训练参数分别作为模型训练样本，其中，模型训练参数的预示准确度和对动特性影响的敏感程度作为模型训练样本的样本特征，模型训练参数的类别作为模型训练样本的样本标签；
将所述模型训练样本运用到贝叶斯分类器进行四分类训练得到参数分类模型，所述参数分类模型用于结构参数自动识别类别，其中，所述模型训练样本的样本特征作为贝叶斯分类器的输入，所述模型训练样本的样本标签作为贝叶斯分类器的输出；
将待分类的结构参数的预示准确度和对动特性影响的敏感程度输入至参数分类模型，输出待分类的结构参数的类别。
4.根据权利要求3所述的一种用于飞行器模态试验的关键参数识别方法，其特征在于：所述结构参数四分类的结果包括A类别、B类别、C类别和D类别，其中，
所述A类别表征为结构参数具有预示准确度低且对动特性影响的敏感程度高的属性；
所述B类别表征为结构参数具有预示准确度低且对动特性影响的敏感程度低的属性；
所述C类别表征为结构参数具有预示准确度高且对动特性影响的敏感程度高的属性；
所述D类别表征为结构参数具有预示准确度高且对动特性影响的敏感程度低的属性。
5.根据权利要求4所述的一种用于飞行器模态试验的关键参数识别方法，其特征在于：所述实物试验用于提高对动特性敏感程度高且预示准确度低的关键参数的预示准确度，以提高结构动力学模型的动特性预示精度。
6.根据权利要求5所述的一种用于飞行器模态试验的关键参数识别方法，其特征在于，所述关键参数具有与A类别中参数相同的属性，所述关键参数为飞行器关键结构特性中的表现，以及所述飞行器模态试验的重点关注点，并且所述关键参数在由A类别转至C类别后通过结构动力学模型输出的动特性预示结果的精度得以提高，以保证利用关键参数进行的模态试验能够更准确的描述飞行器的动特性。
7.根据权利要求6所述的一种用于飞行器模态试验的关键参数识别方法，其特征在于，所述结构参数为飞行器结构特性的表现，以及直接表达在结构动力学模型中的参数，将所述模态试验关注点转化至利用结构特性评估飞行器动特性。
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104850674A (zh) * 2014-10-30 2015-08-19 中国运载火箭技术研究院 一种基于多试验状态数据的模型修正系统
CN107220403A (zh) * 2017-04-20 2017-09-29 南京航空航天大学 飞行器弹性模态的控制关联建模方法
CN111444648A (zh) * 2020-01-15 2020-07-24 北京理工大学 一种模块化航天器的结构动特性快速估计方法

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105547618B (zh) * 2015-12-03 2018-02-13 北京机械设备研究所 一种基于折叠舵面舵系统的模态分析方法
CN107391818B (zh) * 2017-07-07 2019-10-11 大连理工大学 一种基于状态观测器的振动模态参数识别方法
WO2019144386A1 (zh) * 2018-01-26 2019-08-01 大连理工大学 一种航空发动机过渡态关键性能参数预测方法
CN110514375A (zh) * 2019-07-26 2019-11-29 上海卫星装备研究所 基于虚拟现实的卫星虚拟振动试验测试方法和系统

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104850674A (zh) * 2014-10-30 2015-08-19 中国运载火箭技术研究院 一种基于多试验状态数据的模型修正系统
CN107220403A (zh) * 2017-04-20 2017-09-29 南京航空航天大学 飞行器弹性模态的控制关联建模方法
CN111444648A (zh) * 2020-01-15 2020-07-24 北京理工大学 一种模块化航天器的结构动特性快速估计方法

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