[发明专利]一种两自由度机翼的颤振边界预测方法

说明书

技术领域

本发明涉及颤振边界预测技术领域，具体涉及一种两自由度机翼的颤振边界预测方法。

背景技术

颤振是弹性体在气流中发生的不稳定振动现象，颤振可使飞行器结构在很短时间内破坏。在飞行器设计定型阶段必须要掌握其颤振特性，确保飞行包线内不会发生颤振。因此，发展一种准确、可靠的颤振边界预测方法对于飞行器设计非常重要。

速度-阻尼比法是传统的颤振预测方法，但此方法的颤振判据是阻尼比，然而，由于测量过程中的噪声会很大影响阻尼比估计的准确性，并且对于爆发型颤振，阻尼比在靠近颤振边界时突然骤减，因此用速度阻尼比法预测颤振边界具有很大的局限性，会增大试验风险性。

普通振动试验可以采取主动激励获取系统的频响函数，风洞试验因受模型尺寸和结构限制，不便用主动激励方式获取频响函数。因而使用紊流自然激励方式，紊流激励可近似看成白噪声激励，这样的风洞试验信号可以用自回归滑动平均(ARMA)模型表示，并且系统的特征方程系数可用AR项表示，通过求特征方程根就可计算出系统模态参数(频率和阻尼比)。此外自回归(AR)项与系统稳定性有关，对机翼响应信号分析并求解出系统的AR项系数可构造系统稳定性参数和颤振判据，从而评估系统的稳定性状态，并预测颤振边界。

发明内容

发明目的：为了解决现有技术中，速度-阻尼比无法较早预测两自由度机翼颤振边界的问题，本发明通过识别机翼响应信号的AR项系数，并用来构造颤振判据，对颤振判据与风速进行二次拟合外推，能在较低风速下获得一定精度的颤振边界。

技术方案：一种两自由度机翼的颤振边界预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤1)设定待测风速为v_i,测得v_i下机翼的加速度响应信号，用带通滤波器滤掉低频噪声和高频模态，保留信号中的颤振耦合两个模态；

步骤2)用递推最小二乘法计算出步骤1)所得到的每个风速下机翼响应信号ARMA模型的AR项系数，将AR项系数设为{α₀,α₁,α₂,α₃,α₄}；

步骤3)用步骤2)给出的AR项系数构造稳定性参数，根据稳定性准则进行判定：

G(1)＝1+α₁+α₂+α₃+α₄＞0

G(-1)＝1-α₁+α₂-α₃+α₄＞0

F⁺(1)＝1+α₄＞0,F^-(1)＝1+α₄＞0

F⁺(3)＝det(X+Y)＞0

F^-(3)＝det(X-Y)＞0

其中，