有限元模型修正算法及其在航天器動力學分析中的應用.pdf

1、隨著科技的進步和計算機的發(fā)展,有限元分析(FEA)技術已廣泛應用于工程的各個領域,成為工程部門進行結構設計分析,研究結構動力學特性、評估結構響應的主要手段之一。然而,由于有限元本身存在著大量理論假設,并且在建模過程中存在著結構簡化、材料特性不確定以及結構連接條件失真等一系列因素,使得有限元分析模型與實際結構之間存在著必然的誤差,分析結果與實際結構之間往往具有一定的差距。特別是在航空航天領域,結構要求越來越大型、復雜和高速度,各種輕質(zhì)、耐

2、高溫的復合材料也開始大量運用,使得這一問題更加突出,利用有限元技術進行結構分析、預估結構動力學特性變得更加困難。
　　針對上述問題,上世紀中期,在航空航天領域首先提出了利用試驗數(shù)據(jù)對有限元模型進行動力修改的有限元模型修正技術,引起了廣泛關注并迅速成為結構力學反問題研究的一個熱點。本文綜合分析了該技術的研究成果,根據(jù)推導過程和解決思路的不同將算法劃分為直接有限元模型修正和基于優(yōu)化的有限元模型修正兩類,并結合工程實際對這兩類算法在復雜

3、航天器結構的應用展開了研究,主要工作內(nèi)容如下:
　　首先,針對復雜的航天器結構,對直接有限元模型修正方法進行了研究。結合航天工程中航天器結構普遍進行的振動臺振動試驗,重點研究了基于基礎激勵試驗數(shù)據(jù)的有限元模型修正方法。根據(jù)算法特點和工程實際,引入了 IRS縮聚方法對模型進行自由度匹配,并將算法修正的對象由系統(tǒng)矩陣改進為結構的物理參數(shù),防止了修正后物理意義的丟失及由縮聚引起的計算混亂,針對工程中靈敏度分析的計算困難,綜合分析工程實際

4、情況,采用差分方法進行替代,提高了計算效率,方便了工程應用。
　　其次,分析研究了基于優(yōu)化的模型修正方法,對粒子群優(yōu)化(PSO)算法及其在模型修正中的應用進行了研究。針對PSO算法極易陷入局部最優(yōu)的缺陷,提出了多族群粒子群優(yōu)化算法(MRPSO),該算法具有較強的全局搜索能力,能極大地降低搜索陷入局部最優(yōu)的概率。將該算法引入到模型修正領域,利用MRPSO算法對某型號導彈全彈結構進行了優(yōu)化修正,并與PSO算法、Nastran的優(yōu)化功能

5、進行了對比,修正后結構的固有頻率和振型都有了非常明顯的改善,MRPSO算法具有更好的優(yōu)化效果,證明了這幾種優(yōu)化的有效性及工程應用價值。
　　再者,對高速飛行器結構的熱防護系統(tǒng)的模型修正問題進行了研究,介紹了一種最新發(fā)展的熱防護結構——多層防熱承力一體化結構。制作了一個該結構的試驗四方形板,并對其進行了振動試驗,分析其動力學特性,最后,利用MRPSO算法以及Nastran的優(yōu)化功能分別對該結構的有限元模型進行了優(yōu)化修正,大大提高了有

6、限元模型的計算精度。
　　最后,針對實際工程,對某型號衛(wèi)星結構的準確建模及動力學分析進行了研究。利用基礎激勵響應數(shù)據(jù)對該衛(wèi)星整星結構進行了修正,修正以后,模型的加速度響應計算精度有了明顯的改進,均方根誤差也比修正前有了不同程度的降低,計算結果更加接近于試驗測量值,證實了該算法對衛(wèi)星結構的修正是行之有效的。同時,為了方便該算法的實際工程應用,本文利用MSC.Patran/Nastran的二次開發(fā)語言PCL和DMAP對算法進行了開發(fā),