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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明提供一种基于模拟退火算法的叶尖定时振动应力反演方法，包括如下步骤：基于传感器的轴向坐标、周向坐标、实测位移和机匣半径建立叶尖安装角模型；基于压缩感知理论实现叶尖定时欠采样信号的准确重构，获得振幅和频率；开展待测旋转叶片的有限元模态分析，基于轴向传感器的实测振幅和叶尖节点的虚拟测量振幅，结合传感器的安装距离约束建立传感器测点识别模型；基于识别到的传感器测点进行振动应力的反演。本发明没有假设振动方向垂直于叶片弦向，通过叶尖安装角的变化实现了静变形的消除，并融合传感器布局信息、实测位移数据和有限元分析结果，可应用于任意模态下传感器测点的识别，提高振动应力的反演精度。
主权项：1.一种基于模拟退火算法的叶尖定时振动应力反演方法，其特征在于，所述方法在机匣不同轴向位置处安装两支传感器，用于测量同一叶片排的叶尖定时信号，基于传感器布局信息和实测位移分别建立叶尖安装角模型和频率振幅重构模型；通过传感器的距离约束、虚拟测量振幅与实测振幅建立传感器测点识别模型，并基于识别到的传感器测点进行位移-应力转换，提高振动应力的反演精度；具体包括如下步骤：步骤1、基于传感器的轴向坐标、周向坐标、实测位移和机匣半径建立叶尖安装角模型，将叶尖安装角表示为其中，R为机匣半径，和分别表示第一传感器和第二传感器的周向坐标，d1和d2为第一传感器和第二传感器的实测位移，P1z和P2z为第一传感器和第二传感器的轴向坐标；步骤2、基于压缩感知理论实现叶尖定时欠采样信号的准确重构，对叶盘结构的多模态振动响应进行稀疏表示，建立实测位移与传感器位置、振幅、频率和相位的方程，利用压缩感知理论将方程的求解转化为优化问题；步骤3、对待测叶片开展有限元模态分析，获得模态参数；基于步骤1和步2获得不同轴向位置处传感器的实测振幅和叶尖节点的虚拟测量振幅，结合传感器的安装距离约束建立传感器测点识别模型；步骤4、基于步骤3识别到的传感器测点进行振动应力的反演。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 基于模拟退火算法的叶尖定时振动应力反演方法
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