CN115200831B - 一种基于载荷识别的大展弦比机翼载荷实时监测方法 - Google Patents
一种基于载荷识别的大展弦比机翼载荷实时监测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115200831B CN115200831B CN202210766615.XA CN202210766615A CN115200831B CN 115200831 B CN115200831 B CN 115200831B CN 202210766615 A CN202210766615 A CN 202210766615A CN 115200831 B CN115200831 B CN 115200831B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- strain
- load
- static
- dynamic
- wing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 57
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 29
- 230000003068 static effect Effects 0.000 claims abstract description 66
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 58
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 25
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 14
- 238000005452 bending Methods 0.000 claims description 49
- 238000010008 shearing Methods 0.000 claims description 31
- 238000005316 response function Methods 0.000 claims description 16
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 13
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 12
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 11
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 11
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 9
- 238000000926 separation method Methods 0.000 claims description 3
- 230000007935 neutral effect Effects 0.000 claims description 2
- 238000003672 processing method Methods 0.000 claims description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 238000005260 corrosion Methods 0.000 description 1
- 230000007797 corrosion Effects 0.000 description 1
- 125000004122 cyclic group Chemical group 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 description 1
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 1
- 230000017105 transposition Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M9/00—Aerodynamic testing; Arrangements in or on wind tunnels
- G01M9/06—Measuring arrangements specially adapted for aerodynamic testing
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
- B64F—GROUND OR AIRCRAFT-CARRIER-DECK INSTALLATIONS SPECIALLY ADAPTED FOR USE IN CONNECTION WITH AIRCRAFT; DESIGNING, MANUFACTURING, ASSEMBLING, CLEANING, MAINTAINING OR REPAIRING AIRCRAFT, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; HANDLING, TRANSPORTING, TESTING OR INSPECTING AIRCRAFT COMPONENTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- B64F5/00—Designing, manufacturing, assembling, cleaning, maintaining or repairing aircraft, not otherwise provided for; Handling, transporting, testing or inspecting aircraft components, not otherwise provided for
- B64F5/60—Testing or inspecting aircraft components or systems
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Fluid Mechanics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Transportation (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Aerodynamic Tests, Hydrodynamic Tests, Wind Tunnels, And Water Tanks (AREA)
Abstract
本发明公开一种基于载荷识别的大展弦比机翼载荷实时监测方法，实现步骤主要分为：(1)根据载荷测量需要，在机翼相关位置布置应变电桥；(2)通过地面标定方式，对已加装应变电桥的机翼进行静态载荷标定试验及动态载荷标定试验，得到静态载荷标定矩阵及动态载荷标定矩阵；(3)借助风洞试验模拟飞行状态下的飞机所受载荷，将实测应变数据分离为的静态及动态应变数据结合静态与动态载荷标定矩阵实时监测机翼所受静态与动态载荷。本发明提供了考虑了结构惯性力存在下的一种大展弦比机翼所受载荷的实时监测方法，保证了载荷测量的准确性与时效性。
Description
技术领域
本发明属于航空航天技术领域，具体来说是飞行载荷监测技术中的一种基于载荷识别方法的大展弦比机翼载荷实时监测方法。
背景技术
航空器在各种复杂的使用环境下，如滑跑、起飞、巡航、降落、着陆等状态都不可避免承受各种载荷的作用。而在各个飞行阶段中都需要对航空器结构的所受到的各种载荷的承载能力有特定的要求，结构的承载能力又同时取决于结构的性能参数，如强度、刚度、屈服能力、弯曲能力、抗腐蚀能力、抗冲击性、以及循环载荷引起的疲劳等，这些参数与结构受到的载荷信息密切相关。对机翼所受载荷进行实施监测不仅可以通过利用识别得到的载荷对机翼进行结构健康状态的监测，还可将为机翼结构强度分析、性能状态评估、振动控制、故障诊断与修复、结构优化以及实现机翼结构功能一体化设计提供技术保障，因此对机翼在飞行循环中的各飞行状态下进行载荷监测对飞行器的飞行性能和效率有着重要的影响。
飞行载荷测量作为飞机飞行试验中的一个重要项目，其旨在验证飞机在真实飞行情况下所受载情况。现阶段对于飞机飞行载荷测量一般采用地面载荷标定试验，其目的是通过模拟测量部件在飞行中的主要受载状况，通过对试验飞机在地面加载，记录所施加载荷及对应测得的结构响应(输出)，通过回归分析，来建立结构载荷和响应间关系的载荷方程。
借助于上述载荷地面标定的方式来测量作用于飞机结构上的飞行载荷，是将作用于飞机结构上的载荷通过一定的方式简化为准静态载荷来处理。但无论是飞机设计阶段的风洞试验，还是实际的飞行过程中，飞机上作用的载荷往往会随着飞行姿态、飞行速度以及流场参数的改变而发生变化，因此飞机所受载荷并非是严格准静态的。再完全通过前述方法识别作用结构上的载荷，便会忽略由飞行参数改变引起的机体结构扰动而产生的结构惯性力的存在，引起误差的产生，存在影响识别精度的问题。
发明内容
本发明的目的是为了解决以上问题，提出一种针对大展弦比机翼的载荷实时监测方法，将动态载荷识别方法引入并与原有静态载荷识别方法相结合，解决了飞行载荷测量中忽略了动态载荷的问题，进而提高了载荷监测的精度。
本发明基于载荷识别的大展弦比机翼载荷实时监测方法，具体步骤如下：
步骤1：根据载荷监测需求(如结构静力学或动力学敏感位置处)，在机翼的相应位置布置应变电桥，所布置应变电桥数量应当大于等于待监测载荷数量以满足试验结果的准确性；上述应变电桥包括测弯电桥、测剪电桥以及测扭电桥。
步骤2、通过地面标定方式，对已加装应变电桥的机翼进行静态载荷标定试验及动态载荷标定试验，得到静态载荷标定矩阵及动态载荷标定矩阵；
步骤3：借助风洞试验模拟飞行状态下飞机机翼所受载荷，将实测应变数据分离为静态及动态应变数据，得到各个应变电桥所在截面处布置传感器输出的弯应变信号、剪应变信号及扭应变信号分别分解为动态应变信号与静态应变信号；动态应变信号包括动态弯应变信号、动态剪应变信号及动态扭应变信号；静态应变信号包括静态弯应变信号、静态剪应变信号及静态扭应变信号；结合静态与动态载荷标定矩阵得到机翼所受静态及动态载荷，达到载荷实时监测的目的。
本发明的优点在于：本发明基于载荷识别的大展弦比机翼载荷实时监测方法，针对飞行状态或飞行环境改变引起的结构惯性力，利用动载荷识别方法，将其与静态载荷识别方法并行，减小了由于忽略惯性力的产生而造成的识别误差，提高了识别精度。借助于本方法完成了某大型民机机翼的载荷实时监测。
附图说明
图1是本发明基于载荷识别的大展弦比机翼载荷实时监测方法流程图；
图2是本发明基于载荷识别的大展弦比机翼载荷实时监测方法中应变电桥布置位置图；
图3是本发明基于载荷识别的大展弦比机翼载荷实时监测方法中应变电桥布置示意图；
图4是本发明基于载荷识别的大展弦比机翼载荷实时监测方法中动载荷简化模型示意图；
图5是本发明基于载荷识别的大展弦比机翼载荷实时监测方法中各个载荷测量截面识别到的弯矩随时间变化图；
图6是本发明基于载荷识别的大展弦比机翼载荷实时监测方法中各个载荷测量截面识别到的剪力随时间变化图；
图7是本发明基于载荷识别的大展弦比机翼载荷实时监测方法中各个载荷测量截面识别到的扭矩随时间变化图；
图8是本发明基于载荷识别的大展弦比机翼载荷实时监测方法中识别到的动态载荷随时间变化图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步详细说明。
本发明基于载荷识别的大展弦比机翼载荷实时监测方法，如图1所示，具体步骤如下：
步骤1、通过测量得到机翼结构上最主要的6个动力学敏感位置，如图2所示，令分别为1～6号敏感位置，因此在机翼主梁沿翼展方向的1号～6号敏感位置处布置应变电桥，包括测弯电桥、测剪电桥以及测扭电桥。其中，测弯电桥布置于机翼主梁上下表面中心沿主梁轴线方向；测剪电桥布置于在机翼主梁前后侧面靠中性层附近，沿垂直于主梁表面方向±45°方向布置；测扭电桥布置于主梁上下表面中心轴线方向，沿刚性轴方向±45°方向布置，如图3所示，图中Q1、 Q2、Q3、Q4分别表示测剪电桥中的1至4号应变片；M1、M2、M3、M4分别表示测弯电桥中的1至4号应变片；T1、T2、T3、T4分别表示测扭电桥中的1至4 号应变片。
步骤2、通过地面标定方式，对已加装应变电桥的机翼进行静态载荷标定试验及动态载荷标定试验，得到静态载荷标定矩阵及动态载荷标定矩阵。
A、采用多元线性回归方法，将飞行过程中作用于机翼上的载荷简化为剪力、弯矩、扭矩的作用，通过地面静态载荷标定试验得到结构静态载荷标定矩阵。
对于作用于机翼结构任意一处的载荷可通过理论计算，将其转化作为应变电桥所在位置截面上的剪力、弯矩与扭矩。令在准静态载荷作用下，机翼结构变形始终处于弹性范围内，则机翼结构输出应变与所施加载荷间关系可表示为下式形式：
ε＝α1F1+α2F2+…+αpFq (p＝q)
其中，ε表示在施加的载荷作用下机翼结构输出应变，F1～Fq表示施加在机翼结构上的q个位置处施加的1～q个载荷，α1～αp为上式的p个待定回归系数。
由于静态载荷标定试验可以得到关于每个应变电桥所在截面所在位置的截面在剪力、弯矩及扭矩作用下产生的应变值，因此载荷标定试验公式(式1) 可通过矩阵形式表示为下式形式：
ε＝αF
其中，ε表示在弯矩、剪力及扭矩作用下，由机翼结构输出的弯应变、剪应变及扭应变组成的三维应变向量，α为待定回归系数矩阵，F表示由弯矩、剪力及扭矩组成的三维载荷向量。
其具体表示形式如下:
F＝[FM FQ FT]T
ε＝[εM εQ εT]T
上式中，FM、FQ、FT分别表示弯矩、剪力以及扭矩，上标T表示转置；εMεQ、εT分别表示在弯矩、剪力及扭矩作用下，机翼结构产生的由弯应变、剪应变及扭应变；α11～α33为前述待定回归系数矩阵中的对应元素。由于载荷向量与应变向量都是三维列向量，为了满足矩阵相乘的要求，这里的系数矩阵需要是一个3×3的矩阵，才能保证等式ε＝αF的成立。
采用最小二乘法来求取上式中的回归系数的估计，则可根据以下公式求得误差平方和Q为：
Q＝ε-αF
＝(εQ-α11FM-α12FQ-α13FT)2+(εM-α21FM-α22FQ-α23FT)2+(εT-α31FM-α32FQ-α33FT)2
故根据最小二乘法，选取使误差平方和达到最小的参数值作为参数估计，及存在Q的最小二乘估计使其满足公式：
对于此次试验误差平方和最小的矩阵表达式如下式所示：
Q(A)＝(ε-AF)T(ε-AF)＝εTε-2εTAF+AFFTAT
由于，FTF为实对称矩阵，所以可得：
上式中，Q仅存在一个极值即最小值，故当时/>此时 A为估计最优。故令/>当F为列满秩矩阵，即每列等效载荷对应不同的加载点时，FTF的逆矩阵(FTF)-1存在，可得到参数矩阵A的最小二乘回归方程如下式所示：
A＝(FTF)-1FTε
所求的参数矩阵A即为静态载荷标定矩阵。
B、由于机翼上的气动载荷为随姿态变化的面分布载荷，而利用频响函数求逆法来识别动载荷只能针对定点的集中载荷，因此本发明中根据机翼气动载荷的特点，将面分布载荷等效为多个集中力进行识别，采用在气动中心作用范围区域的四个边角及气动中心作用范围区域中心的5个位置处，如图4所示，1号至5 号这5个定源集中载荷的合成近似代表区域内变化的气动合力。由于机翼结构抗扭刚度大，机翼结构在力锤敲击下，测扭电桥测得的动态应变值中噪声信号比重较大。因此在保证结构输出数量大于结构输入数量的前提下，为满足信号精度，采用6处应变电桥所在位置截面处的测弯电桥作为动态响应信号。在频率域下，对于作用于结构上的动载荷与结构产生的动响应存在如下关系式：
F(ω)＝[H(ω)]-1X(ω)
其中，F(ω)为动载荷、X(ω)为动响应、H(ω)为频响函数。由于无论是在标定试验过程中还是真实载荷测量过程中，机翼结构上都存在5个定源集中载荷的输入与6个测弯应变电桥的输出，因此动载荷与动响应可以通过向量形式分别表示为：
F(ω)＝[F1(ω),F2(ω),…,F5(ω)]T
ε(ω)＝[ε1(ω),ε2(ω),…,ε6(ω)]T
其中，F1(ω)～F5(ω)表示输入的5个定源集中载荷，ε1(ω)～ε6(ω)表示6 个测弯应变电桥输出应变。
对于前述公式中的频响函数H(ω)是输入动载荷与结构输出动响应之间的函数，且在线弹性结构上满足叠加原理，因此机翼的载荷输入和应变测量值之间的传递函数矩阵关系可以写为下式形式：
标定频响函数矩阵时，令除去输入的第j(j＝1,2,…,5)个集中动态载荷Fj(ω)以外的其他4个集中动态载荷为零，代入上式可得：
εi(ω)＝Hi,j(ω)Fj(ω) (i＝1,2,…,6j＝1,2,…,5)
式中，εi(ω)表示在Fj(ω)作用下，第i处应变电桥所在位置截面处，测弯电桥输出的动态弯应变信号，Hi,j(ω)表示前文所述的频响函数矩阵中的第i行、第j列元素，变化不同的i与j带入公式计算便可得到传递函数矩阵的第j 列。
通过力锤敲击的方式分别敲击5个定源载荷所在位置，作为对结构的输入载荷，测量机翼结构所布置的应变电桥得到结构在力锤输入下所产生的响应，通过前述频响函数矩阵计算方法得到结构频响函数矩阵。
步骤3：借助风洞试验模拟飞行状态下飞机机翼所受载荷，将实测应变数据分离为静态及动态应变数据，结合静态与动态载荷标定矩阵实时监测机翼所受静态与动态载荷。
借助于风洞试验来模拟真实环境下机翼所受载荷情况，利用风速的改变模拟真实情况下飞行状态的改变，通过应变电桥测量机翼结构产生应变值。但此时所得应变信号为静态载荷影响下产生的静态应变以及动态载荷影响下产生的动态应变叠加所得，因此需要进行信号分离处理将动态应变信号分离出来，再通过步骤3中所述方法计算得到动态载荷，具体信号分离处理方法为通过最小二乘法利用所测得的振动信号数据拟合出一条指定阶数为m的多项式曲线作为静态信号，最后将实测振动信号数据减去所得到的静态应变信号得到动态应变信号，设有多项式：
其中，表示待拟合的静态应变信号，a0～am表示待拟合多项式的各次项 k的系数。
为确定静态应变号的各待定系数a0～am，需要使函数/>与实际通过应变电桥测量得到的信号数据xk的误差平方和为最小，即如下式所示：
式中，E为与xk之间的误差的平方和；xk表示实际通过应变电桥测量得到的信号数据。依次取/>与xk之间的误差的平方和E对多项式/>待定系数al (al表示待定系数a0～am中的任意一个)的偏导数，可以产生一个m+1元线性方程组，如下式所示：
解线性方程组，求出m+1个待定系数a0～am，从而得到的多项式即为静态应变信号，/>即为动态应变信号。通过上述方法，便可以得到各个应变电桥所在截面处布置传感器(测弯电桥、测剪电桥及测扭电桥)输出的弯应变信号、剪应变信号及扭应变信号分别分解为动态应变信号(包括动态弯应变信号、动态剪应变信号及动态扭应变信号)与静态应变信号(包括静态弯应变信号、静态剪应变信号及静态扭应变信号)。
用静态标定矩阵A替换公式ε＝αF中的待定回归系数矩阵α可得：
ε＝AF
等式两边同时乘上静态标定矩阵的逆矩阵A-1，可得到静态载荷的计算公式如下：
F＝A-1ε
将分离得到的静态弯应变信号、静态剪应变信号及静态扭应变信号代入上式中的ε，通过计算便可得到的三维载荷列向量F，即作用于机翼结构上的静态载荷。
由于步骤2中，通过试验与计算得到的频响函数矩阵不是一个方阵，不能直接求得频响函数矩阵的逆矩阵，因此无法利用公式F(ω)＝[H(ω)]-1X(ω)通过直接求逆法求解动态载荷，这时便需要通过求解频响函数矩阵的广义逆矩阵，其具体计算公式如下：pinv[H(ω)]＝[H(ω)TH(ω)]-1H(ω)T
式中，pinv[H(ω)]表示频响函数矩阵H(ω)的广义逆矩阵，对于结构输出响应X(ω)可将其替换为6处应变电桥所在位置处，测弯应变电桥测量得到的结构产生的动态应变信号，因此动态载荷的求解公式可以转化为：
F(ω)＝pinv[H(ω)]ε(ω)
将6处应变电桥所在位置处的测弯应变电桥输出的动态应变信号带入中的ε(ω)，利用上式计算即可得到作用于结构上的动态载荷。
图5至图7给出了识别到的飞行过程中机翼所受的弯矩、剪力及扭矩；图8 给出了识别到的飞行过程中机翼所受的动态载荷，图中可以看出所识别到的动态载荷在5个时间节点上出现了较大的峰值，这是由于试验过程中风速从0m/s 加速至15m/s，待机翼缩比模型状态稳定后开始采集数据，而后以每级5m/s 的风速逐级加载至30m/s，每级加载过程中风速的改变引起的惯性力的出现，且该峰值与不同的风速加载过程中所受的剪力基本维持在同一数量级，这进一步验证了本发明减小了由于忽略惯性力的产生而造成的识别误差，提高了识别精度。
Claims (2)
1.一种基于载荷识别的大展弦比机翼载荷实时监测方法，其特征在于：步骤为：
步骤1、在机翼主梁沿翼展方向的动力学敏感位置布置应变电桥，包括测弯电桥、测剪电桥以及测扭电桥；
步骤2、通过地面标定方式，对已加装应变电桥的机翼进行静态载荷标定试验及动态载荷标定试验，得到静态载荷标定矩阵及动态载荷标定矩阵；
所述静态载荷标定矩阵为：
；
其中，A为静态载荷标定矩阵；表示在弯矩、剪力及扭矩作用下，由机翼结构输出的弯应变、剪应变及扭应变组成的三维应变向量，/>；/>、/>、/>分别表示在弯矩、剪力及扭矩作用下，机翼结构产生的由弯应变、剪应变及扭应变；F表示由弯矩、剪力及扭矩组成的三维载荷向量；
所述动态载荷标定矩阵获得方法为：
通过力锤敲击的方式分别敲击机翼气动中心作用范围区域的四个边角及气动中心作用范围区域中心的5个定源载荷所在位置，作为对机翼结构的输入载荷，测量机翼结构所布置的应变电桥得到机翼结构在力锤输入下所产生的响应，通过频响函数矩阵：
；
得到频响函数矩阵，即动态载荷标定矩阵；式中，表示输入的5个定源集中载荷，/>表示6个测弯应变电桥输出应变；/>表示频响函数矩阵中的第i行、第j列元素；
步骤3：借助风洞试验模拟飞行状态下飞机机翼所受载荷，将实测应变数据分离为静态及动态应变数据，得到各个应变电桥所在截面处布置传感器输出的弯应变信号、剪应变信号及扭应变信号分别分解为动态应变信号与静态应变信号；动态应变信号包括动态弯应变信号、动态剪应变信号及动态扭应变信号；静态应变信号包括静态弯应变信号、静态剪应变信号及静态扭应变信号；结合静态与动态载荷标定矩阵得到机翼所受静态及动态载荷；
所述实测应变数据分离处理方法为：
通过最小二乘法利用所测得的振动信号数据拟合出一条指定阶数为m的多项式曲线作为静态信号，最后将实测振动信号数据减去所得到的静态应变信号得到动态应变信号，设有多项式：
；
其中，表示待拟合的静态应变信号，/>表示待拟合多项式的各次项k的系数；
为确定静态应变号的各待定系数/>，需要使函数/>与实际通过应变电桥测量得到的信号数据/>的误差平方和为最小，即：
；
式中，表示实际通过应变电桥测量得到的信号数据；依次取/>与/>之间的误差的平方和E对多项式/>待定系数/>的偏导数，/>表示待定系数/>中的任意一个，产生一个m+1元线性方程组，如下式所示：
；
解线性方程组，求出m+1个待定系数，从而得到的多项式/>即为静态应变信号，即为动态应变信号；
结合静态载荷标定矩阵监测机翼所受静态载荷方法为：
在等式两边同时乘上静态标定矩阵的逆矩阵/>，得到静态载荷的计算公式如下：
；
式中，表示在弯矩、剪力及扭矩作用下，由机翼结构输出的弯应变、剪应变及扭应变组成的三维应变向量，/>；/>、/>、/>分别表示在弯矩、剪力及扭矩作用下，机翼结构产生的由弯应变、剪应变及扭应变；F表示由弯矩、剪力及扭矩组成的三维载荷向量；
所述结合动态载荷标定矩阵监测机翼所受动态载荷方法为：
求解频响函数矩阵的广义逆矩阵，其具体计算公式如下：
；
式中，表示频响函数矩阵/>的广义逆矩阵，对于结构输出响应/>可将其替换为6处应变电桥所在位置处，测弯应变电桥测量得到的结构产生的动态应变信号，因此动态载荷的求解公式可以转化为：
；
将6处应变电桥所在位置处的测弯应变电桥输出的动态应变信号带入中的，利用上式计算即可得到作用于结构上的动态载荷。
2.如权利要求1所述一种基于载荷识别的大展弦比机翼载荷实时监测方法，其特征在于：测弯电桥布置于机翼主梁上下表面中心沿主梁轴线方向；测剪电桥布置于在机翼主梁前后侧面靠中性层附近，沿垂直于主梁表面方向±45°方向布置；测扭电桥布置于主梁上下表面中心轴线方向，沿刚性轴方向±45°方向布置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210766615.XA CN115200831B (zh) | 2022-06-30 | 2022-06-30 | 一种基于载荷识别的大展弦比机翼载荷实时监测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210766615.XA CN115200831B (zh) | 2022-06-30 | 2022-06-30 | 一种基于载荷识别的大展弦比机翼载荷实时监测方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115200831A CN115200831A (zh) | 2022-10-18 |
| CN115200831B true CN115200831B (zh) | 2024-06-04 |
Family
ID=83579022
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210766615.XA Active CN115200831B (zh) | 2022-06-30 | 2022-06-30 | 一种基于载荷识别的大展弦比机翼载荷实时监测方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115200831B (zh) |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6826493B1 (en) * | 2003-09-02 | 2004-11-30 | Tao Of Systems Integration, Inc. | System and method for real time determination of unsteady aerodynamic loads |
| CN103979119A (zh) * | 2014-04-17 | 2014-08-13 | 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所 | 一种高机动飞机机翼扭矩载荷的实测方法 |
| CN107401986A (zh) * | 2017-07-26 | 2017-11-28 | 北京航空航天大学 | 一种基于光纤光栅实测应变的机翼压心载荷实时监测方法 |
| CN112763176A (zh) * | 2020-12-25 | 2021-05-07 | 中国航天空气动力技术研究院 | 一种机翼载荷高精度地面标定系统和方法 |
| CN113504025A (zh) * | 2021-09-13 | 2021-10-15 | 中国航天空气动力技术研究院 | 一种大迎角低频结构风洞动载荷测试方法 |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE102009002392A1 (de) * | 2009-04-15 | 2010-11-04 | Airbus Deutschland Gmbh | System und Verfahren zur Bestimmung von lokalen Beschleunigungen, dynamischen Lastverteilungen und aerodynamischen Daten bei einem Luftfahrzeug |
| FR2946430B1 (fr) * | 2009-06-03 | 2011-08-26 | Airbus France | Procede et dispositif pour determiner des charges critiques dues a un tremblement sur une structure d'un avion. |
| US9771171B1 (en) * | 2016-03-09 | 2017-09-26 | Rosemount Aerospace Inc. | Aircraft wing deformation monitoring and analysis system |
-
2022
- 2022-06-30 CN CN202210766615.XA patent/CN115200831B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6826493B1 (en) * | 2003-09-02 | 2004-11-30 | Tao Of Systems Integration, Inc. | System and method for real time determination of unsteady aerodynamic loads |
| CN103979119A (zh) * | 2014-04-17 | 2014-08-13 | 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所 | 一种高机动飞机机翼扭矩载荷的实测方法 |
| CN107401986A (zh) * | 2017-07-26 | 2017-11-28 | 北京航空航天大学 | 一种基于光纤光栅实测应变的机翼压心载荷实时监测方法 |
| CN112763176A (zh) * | 2020-12-25 | 2021-05-07 | 中国航天空气动力技术研究院 | 一种机翼载荷高精度地面标定系统和方法 |
| CN113504025A (zh) * | 2021-09-13 | 2021-10-15 | 中国航天空气动力技术研究院 | 一种大迎角低频结构风洞动载荷测试方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 飞机机翼结构载荷测量试验力学模型与数据处理;阎楚良, 张书明, 卓宁生, 高镇同;航空学报;20000125(第01期);全文 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN115200831A (zh) | 2022-10-18 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN101321667B (zh) | 用于重构飞行器、尤其是客机上的阵风和结构载荷的方法 | |
| CN108427322B (zh) | 一种大柔性飞行器基于在线辨识的建模方法 | |
| Pak | Wing shape sensing from measured strain | |
| Raveh | CFD-based models of aerodynamic gust response | |
| Borglund et al. | Active wing flutter suppression using a trailing edge flap | |
| Pendleton et al. | The X-53 A summary of the active aeroelastic wing flight research program | |
| CN111368466B (zh) | 一种基于频响函数参数修正的机械振动预测方法 | |
| CN110017929B (zh) | 基于子结构灵敏度分析的船撞桥荷载与损伤同步识别方法 | |
| CN109902404A (zh) | 不同阻尼形式的结构时程响应积分的统一递推计算方法 | |
| CN105930571A (zh) | 基于单位温度响应监测值的大跨钢桥有限元模型修正方法 | |
| CN103970964A (zh) | 一种挠性卫星模态参数在轨辨识方法 | |
| Huang et al. | Nonlinear reduced-order models for transonic aeroelastic and aeroservoelastic problems | |
| Das et al. | Neural partial differential method for extracting aerodynamic derivatives from flight data | |
| Qian et al. | Active flutter suppression of a multiple-actuated-wing wind tunnel model | |
| CN112580241A (zh) | 一种基于结构降阶模型的非线性气动弹性动响应分析方法 | |
| Sun et al. | Design of a novel Six-axis force/torque sensor based on strain gauges by finite element method | |
| Grauer et al. | Real-time parameter estimation for flexible aircraft | |
| CN115200831B (zh) | 一种基于载荷识别的大展弦比机翼载荷实时监测方法 | |
| Li et al. | Application of neural network based on real-time recursive learning and Kalman filter in flight data identification | |
| Suh et al. | Modal filtering for control of flexible aircraft | |
| Warwick et al. | Measurement of aeroelastic wing deflections using modal shapes and strain pattern analysis | |
| Kämpchen et al. | Dynamic aero-structural response of an elastic wing model | |
| Taylor et al. | A structure-coupled CFD method for time-marching flutter analysis | |
| Krueger et al. | Flight loads analysis and measurements of external stores on an atmospheric research aircraft | |
| Castells Marin et al. | Simulation of flexible aircraft response to gust and turbulence for flight dynamics investigations |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |