导读:本文包含了非线性气动弹性系统论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:增量谐波平衡法,二元机翼,气动弹性,分段非线性
非线性气动弹性系统论文文献综述
倪迎鸽,杨宇,张伟[1]（2019）在《增量谐波平衡法在分段结构非线性气动弹性系统的求解》一文中研究指出将增量谐波平衡法推广至分段结构非线性气动弹性系统的周期响应分析中。对分段结构非线性气动弹性方程,推导其增量谐波平衡过程,研究了分段非性项的处理方法;实现了非线性气动弹性方程到线性化代数方程组的转化,可以为其他的分段非线性的处理提供思路。为了加快收敛过程,通过对数值解进行快速傅里叶变换,获得响应中的主导频率成分,避免了盲目地对系统解形式进行假设;最终可以快速地获得响应近似周期解。与数值结果进行对比,验证了求解方法的正确性;同时讨论了谐波项数对解的精度的影响以及间隙和刚度比对响应幅值的影响。基于增量谐波平衡法可以快速地获得分段结构非线性气动弹性系统的响应,拓展了增量谐波平衡法的应用范围。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2019年03期）
冀然[2]（2016）在《基于神经网络的非线性气动弹性系统的预测控制》一文中研究指出气动弹性研究的是弹性物体的结构动力学问题,气动弹性现象是气动力、惯性力与弹性体相互作用下产生的。由于结构不是绝对刚度的,具有一定的弹性,当来流风速到某个临界值时,结构会产生较大的变形,给飞行器带来致命的破坏。本文研究的气动弹性系统以二元翼段作为系统模型,具有强结构非线性、多变量、不确定性和操纵面的约束性,采用基于神经网络的预测控制方法对非线性气动弹性系统进行控制,使系统的状态快速地到达稳态值。在预测控制中,预测模型的精度对控制效果起着至关重要的作用,针对非线性气动弹性系统提出了一种新颖的模糊小波神经网络辨识方法。首先,采用区间2型模糊逻辑系统和小波神经网络结合构建模糊小波神经网络结构,能够较好的逼近具有不确定性的气动弹性系统参数;然后,考虑到辨识的快速性和准确性,系统采用一组模糊IF-THEN规则,对模糊后件采用单隐层小波神经网络结构;参数学习采用基于Lyapunov稳定性的滑模学习算法,保证系统存在参数不确定的情况下,辨识误差能更快地收敛,随后对二元翼段进行仿真分析研究,检验了此辨识方法的有效性。在滚动优化步骤中,通过启发式高斯粒子群优化算法进行有约束优化。在粒子群的位置初始化时,引入高斯算子来增强粒子在寻优过程中的局部搜索能力。在随后的粒子位置更新中,将高斯函数引入到优化算法中,使得随着优化的进行,逐渐减少粒子位置调整的幅度,从而保证仿真初期的全局寻优能力和后期的逼近效果。最后针对具有结构非线性的二元翼段进行数值仿真,分别研究了系统具有参数摄动和不同的控制舵限幅约束时的控制效果,并与增量式PID控制方法和模型参考自适应控制方法进行比较,最后得出本文提出的基于神经网络的预测控制方法有明显的优势。(本文来源于《天津大学》期刊2016-05-01）
张骞,李敏,吴蒙蒙[3]（2015）在《带库伦摩擦非线性气动弹性系统的动力学分析》一文中研究指出本文以导弹全动舵面为原型建立有限元模型,并在系统中加入库伦摩擦力,对其进行非线性瞬态分析。在进行动力学分析时,外界激励采用单频激振力。通过分析发现,系统动力学稳态响应经过傅里叶变换,其频率成分中除了单频激振力的频率外,还包括由摩擦力引起的其它频率成分,并且这些成分的峰值随摩擦力呈现线性变化,本文并对此现象进行了理论上的解释。(本文来源于《北京力学会第21届学术年会暨北京振动工程学会第22届学术年会论文集》期刊2015-01-11）
刘送丹,李道春,向锦武[4]（2015）在《非线性气动弹性系统反演自适应控制》一文中研究指出针对双自由度二元机翼,利用准定常气动力建立了非线性气动弹性方程,并以状态空间形式描述.双控制面非线性气动弹性系统中前后缘控制量相互耦合,不能直接应用反演自适应控制方法,为了解决这一问题,新定义了两个等效控制器.考虑俯仰方向立方非线性参数未知,根据Lyapunov稳定性理论设计了反演自适应控制律.通过Runge-Kutta数值方法对气动弹性方程进行求解,验证了控制律的有效性.仿真结果表明:所设计的控制器能够使开环不稳定的气动弹性系统稳定至零点,双控制面的作用提高了颤振临界速度.考虑到实际控制面的偏转限制,研究了单控制面失效问题,结果显示单后缘控制面比单前缘控制面对系统控制更有效.(本文来源于《北京航空航天大学学报》期刊2015年06期）
代洪华[5]（2014）在《非线性气动弹性系统求解方法及复杂响应研究》一文中研究指出工程中遇到的动力学系统几乎都是非线性的，线性系统是对非线性系统的一种简化近似。非线性系统的很多特点本质上是无法用线性系统来研究的。然而，由于非线性的存在破坏了迭加原理，导致非线性动力学系统的精确解无法获得。因此，高效、高精度的近似解法是研究非线性动力学系统的关键。本文提出了一种求解非线性动力学系统周期解的简单、高效的半解析法—时域配点法。证明了着名的高维谐波平衡法本质上是配点法，因此，从配点法的角度揭示了高维谐波平衡法产生“混淆现象”的机理，并给出了通用的混淆规则。研究中以亚音速非线性二元机翼颤振模型为对象，使用时域配点法、谐波平衡法、高维谐波平衡法、数值积分法等半解析方法和数值方法分别研究了该动力学系统的分岔、极限环、准周期、混沌和瞬态混沌等动力学行为。具体研究内容包括：提提出出了了时时域域配配点点法法首先以经典Duffing振子为研究模型提出了时域配点法，严格证明了着名高维谐波平衡法本质上是配点法，而不是之前认为的谐波平衡法的变种。另外，通过增加时域配点法的配点个数发展了一种拓展时域配点法，并使用该方法有效地消除了高维谐波平衡法的多余非物理解。揭揭示示了了高高维维谐谐波波平平衡衡法法的的““混混淆淆机机理理””使用时域配点法和高维谐波平衡法求解了二元机翼模型的周期解。在使用高维谐波平衡法求解非线性动力学问题时，高次谐波项会以某种未知规则被误认为是相应的低次谐波项，即所谓的“混淆现象”。我们从时域配点法和高维谐波平衡法的等价关系着手，从配点法的角度成功解释了高维谐波平衡法混淆现象的机理，给出了通用的混淆规则。提提出出了了快快速速谐谐波波平平衡衡技技术术一般地，谐波平衡法在求解非线性动力学系统时首先将常微分方程组转化为代数方程组，然后用Newton迭代法求解。在求解二元机翼系统时，我们推导了其代数方程组的显式Jacobi矩阵，从而提高了计算效率。另外，我们使用频谱分析法研究了系统周期响应中各次谐波分量的分布，从而给予谐波平衡法一个选择谐波数的合理建议。研研究究了了立立方方非非线线性性和和间间隙隙非非线线性性二二元元机机翼翼模模型型的的复复杂杂动动力力学学响响应应对于立方非线性模型，直接使用四阶龙格库塔法（记为RK4法）仿真系统的各种复杂运动。在间隙非线性模型中，为了避免由于积分步跨越间隙切换点所引起的数值误差，我们使用Henon法与RK4结合的办法（记为RK4Henon法）精确得到了间隙切换点的位置。并且在周期响应、混沌和瞬态混沌响应叁种情况下对RK4和RK4Henon法二者的精度做了对比，验证了RK4Henon法的高精度。在考虑立方非线性和间隙非线性的二元机翼中，使用分岔图、相平面图、幅值谱、Poincare映射和Lyapunov指数等方法研究了混沌响应。并在二元机翼模型中，首次发现了瞬态混沌响应。此外，研究了系统参数对其动力学复杂响应的影响。(本文来源于《西北工业大学》期刊2014-09-01）
龚庆[6]（2013）在《亚音速壁板气动弹性系统非线性复杂响应研究》一文中研究指出随着高速列车运行速度的提高,列车车身蒙皮和车窗等壁板系统在气动力作用下的稳定性问题越来越受到人们的重视。对于高速列车中的壁板结构,按照高速列车的运行速度推算,马赫数大约在0.3左右,基本上处于低亚音速范围。本文以此为研究背景,建立了亚音速气流作用下的壁板运动方程,采用DQ法将壁板运动方程离散为常微分方程组,分析了不同非线性因素对壁板的响应影响。主要的研究内容如下：1、基于势流理论得到的亚音速气动力表达式,将其进行简化处理后加入到二维悬臂壁板运动方程中。分别采用Galerkin法和DQ法对连续型运动方程进行离散化处理,并用特征值方法分析了系统的稳定性。结果表明,二维悬臂壁板会出现颤振失稳。2、以考虑两种不同非线性运动约束(轴向位移约束和碰撞约束)下的二维亚音速壁板为研究对象。采用DQ法对运动方程进行离散,并采用四阶Runge-Kutta法进行数值求解。依据分叉图、平面相图对系统的非线性响应进行分析。结果表明,当气流速度超过临界值后,系统会出现复杂的响应。3、以考虑大扰度非线性因素的二维亚音速粘弹性壁板为研究对象,采用Galerkin法和DQ法对连续型运动方程进行离散化处理,并采用四阶Runge-Kutta法进行数值求解。结果表明,当气流速度与粘弹性系数变化时,系统会出现复杂的响应。(本文来源于《西南交通大学》期刊2013-11-01）
李治涛,韩景龙,员海玮[7]（2013）在《基于Hammerstein模型的非线性气动弹性系统辨识》一文中研究指出在非线性气动弹性系统的辨识中,Hammerstein模型常用来辨识系统的非线性部分,而假设其线性部分是已知的。本文以累积相干函数为准则,有效地选择非线性部分的基函数,减少辨识参数的数目;利用条件逆谱法得到系统线性部分的极点,并构造相应的正交基函数;基于Hammerstein模型,建立该非线性系统的参数化模型;用非迭代方法求解模型参数;从而提出了能够同时辨识系统线性和非线性部分的非迭代辨识算法。以俯仰方向含刚度五次非线性的二元翼段为例,验证了该辨识方法的有效性。(本文来源于《南京航空航天大学学报》期刊2013年01期）
李治涛,韩景龙[8]（2012）在《间隙非线性气动弹性系统的辨识》一文中研究指出间隙非线性气动弹性系统有非常丰富的动力学特征。由于工程实际中间隙不易准确测量甚至无法测量,通常需要通过辨识来建立其数学模型,其中间隙开关点位置是辨识问题中的难点。本文利用间隙开关点将间隙非线性系统区分为3个线性子系统,用Hammerstein模型表示其非线性部分,构造了开关点的迭代序列;并采用非迭代和迭代相结合的方法进行求解,从而成功获得包含间隙开关点在内的该系统所有模型参数;以间隙非线性的二元翼段为例,验证了该辨识方法的有效性。(本文来源于《航空学报》期刊2012年11期）
李鹏[9]（2012）在《高速列车气动弹性系统非线性复杂响应研究》一文中研究指出本文对与高速列车相关的气动弹性问题进行了研究,主要包括：对高速列车中壁板结构气动弹性稳定性及非线性复杂响应的研究；对气动环境下高速车辆的蛇行运动稳定性、非线性响应及高速列车在运行过程中的流致振动问题的研究。本文具体研究工作如下：1.以亚音速气流中的二维壁板为研究对象,首先基于不可压缩流体的势流理论获得了作用在壁板单侧的气动力,采用微分求积法(DQ方法)分析了壁板系统的稳定性。然后考虑气流的可压缩性,对非定常扰动速度势方程和壁板运动控制方程同时进行DQ方法离散,分析了简支壁板的失稳问题。计算结果表明,采用DQ方法可以较好的分析亚音速壁板的失稳问题。亚音速气流中壁板的失稳特性与其边界条件有关：两类端部固定的壁板(对边简支及对边固支壁板)均发生了发散失稳而并未出现颤振失稳；对边固支壁板的失稳临界动压要大于对边简支壁板；一端固支一端弹性支承的壁板出现了颤振失稳,颤振临界动压与系统参数有关。2.以亚音速气流中的粘弹性二维壁板为研究对象,考虑壁板的几何大变形非线性因素,采用Galerkin方法求解了势流方程获得了离散的气动力表达式,对线性系统稳定性及非线性受迫系统的分岔结构进行了研究。计算结果表明,本文研究的壁板未出现颤振失稳而仅出现了发散失稳。在超过发散临界动压后,壁板系统平衡点的个数及其稳定性均会发生变化,混沌区的分布呈现出非对称的双峰结构。系统存在多个混沌运动及周期运动区,混沌运动区与周期运动区交替出现,单周期运动区的分布具有标度特性。在不同的周期运动区域内,系统运动的轨线也在有规律的变化。系统单周期运动进入混沌的路径是倍周期分岔,在进入混沌运动区之前会首先会发生对称性破坏分岔。3.以简谐激励作用下中部受非线性约束的亚音速气流中的二维壁板为研究对象,采用Galerkin方法对运动控制方程进行离散,研究了该壁板系统的稳定性、非线性分岔及复杂响应。计算结果表明,本文研究的壁板未出现Hopf分岔(颤振)而出现了叉式分岔(发散),来流动压超过临界值后导致系统产生的多平衡点的结构对系统响应有着重要影响。系统的混沌运动区与周期运动区交替出现,单周期运动的相轨线也在有规律的变化,混沌区内存在如周期3、周期5、周期7、周期9等多个周期窗口。系统由周期运动进入混沌运动是经过倍周期分岔产生的,而由混沌运动进入周期运动则是阵发性的。4.以考虑几何大变形因素的亚音速二维粘弹性壁板为研究对象,采用Galerkin方法对运动控制方程进行离散,研究了系统在弱周期激扰下的混沌运动。应用Melnikov方法分析得到混沌运动出现时系统参数需要满足的临界条件,并利用Melnikov方法计算得到控制混沌的条件并成功对系统的混沌运动实施控制。计算结果表明,当来流动压超过临界值后,无扰的Hamiltion系统平衡点的个数和稳定性均发生变化,系统会出现同宿轨道。考虑周期扰动时,系统出现Smale马蹄意义下的混沌。对混沌系统添加了某些敏感参数以提高新系统发生混沌运动的临界参数值可以达到控制系统混沌运动的目的。5.以考虑几何大变形因素的二维粘弹性壁板为研究对象,研究了壁板系统在脉动气动力及简谐激励作用下的稳定性及非线性响应。将壁板表面受到的亚音速气动力分解为简谐振动气动力及脉动气动力两部分,脉动气动力采用Gauss白噪声,运用Galerkin方法对运动控制方程进行了离散,依据Ito方程推导出系统的矩方程并分析该矩方程的稳定性及复杂响应。计算结果表明,矩方程的分岔点与未考虑气流脉动的系统的分岔点是一致的,矩方程会出现叉式分岔。矩方程的混沌区与周期运动区随参数的变化交替出现,系统由单周期运动进入混沌运动的路径是倍周期分岔。6.以亚音速气流中的叁维粘弹性壁板为研究对象,考虑壁板中的几何非线性环节,采用Galerkin方法求解了势流方程获得了离散的亚音速气动力表达式,分析了叁维壁板的稳定性及其非线性受迫振动。计算结果表明,本章研究的壁板未出现颤振失稳而仅出现了发散失稳。非线性壁板在气动力及外激励的作用下呈现出非常复杂的动力学行为,系统存在对称性破坏分岔、鞍结分岔、倍周期分岔、倒置的倍周期分岔等多种分岔现象。对称周期运动在进入混沌运动之前会发生对称性破坏分岔,系统的混沌运动区与周期运动区相间出现,系统混沌运动中存在周期3、周期5、周期7、周期9等多个周期窗。周期运动通向混沌的道路不都是倍周期分岔,还有拟周期道路和阵发道路,而由混沌运动进入周期运动主要是经倒置的倍周期分岔或阵发性的。7.以高速车辆为研究对象,基于准定常气动力理论分析了气动力对车辆蛇行临界速度及曲线通过性能的影响,研究了在气动力和轮缘力联合作用下系统的非线性响应。然后以叁辆客车编组的高速列车为例,数值计算得到了作用在列车车体上的气动力并通过数值仿真模拟了在气动力作用下的列车动力学响应。计算结果表明,当车辆二系横向刚度较小时,气动力对车辆蛇行临界速度有较大的影响。高速车辆曲线通过时,气动力增大了车体摇头位移和横向位移,但对轮对的横向位移无明显影响。气动力改变了非线性车辆系统极限环的运动行为,降低了系统失稳速性并改变了系统的失稳特征。高速列车明线等速会车时,气动力对车辆系统的动力学响应有显着影响,其中头车和尾车运动响应最为显着。会车速度越高,车辆系统的运动响应越剧烈。具有不同蛇行速度的车辆在会车时的运动响应有明显不同。高速列车在横侧风中运行时,横侧风对车辆系统的动力学响应有重要影响,其中头车的运动响应最为显着,其次为中间车和尾车。相同横风风速下,列车运行速度越高,车辆系统的运动响应越剧烈。相同的列车运行速度下,横侧风风速越大,车辆系统的运动响应越剧烈。具有不同蛇行速度的车辆在横侧风中的运动响应有明显不同。(本文来源于《西南交通大学》期刊2012-03-01）
李治涛,韩景龙[10]（2010）在《非线性气动弹性系统辨识》一文中研究指出采用非迭代辨识算法研究非线性气动弹性系统特征。从系统的输入输出测量数据{uk,yk}kN=1中,用Ham-merstein Block-Oriented模型进行辨识。Block-Oriented模型辨识的重点是用一组与所研究系统动力学一致的先验正交基函数,本文采用气动弹性系统先验的极点信息构造正交基函数。最后,用二元机翼算例验证辨识方法的准确性。(本文来源于《江苏航空》期刊2010年S2期）
非线性气动弹性系统论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
气动弹性研究的是弹性物体的结构动力学问题,气动弹性现象是气动力、惯性力与弹性体相互作用下产生的。由于结构不是绝对刚度的,具有一定的弹性,当来流风速到某个临界值时,结构会产生较大的变形,给飞行器带来致命的破坏。本文研究的气动弹性系统以二元翼段作为系统模型,具有强结构非线性、多变量、不确定性和操纵面的约束性,采用基于神经网络的预测控制方法对非线性气动弹性系统进行控制,使系统的状态快速地到达稳态值。在预测控制中,预测模型的精度对控制效果起着至关重要的作用,针对非线性气动弹性系统提出了一种新颖的模糊小波神经网络辨识方法。首先,采用区间2型模糊逻辑系统和小波神经网络结合构建模糊小波神经网络结构,能够较好的逼近具有不确定性的气动弹性系统参数;然后,考虑到辨识的快速性和准确性,系统采用一组模糊IF-THEN规则,对模糊后件采用单隐层小波神经网络结构;参数学习采用基于Lyapunov稳定性的滑模学习算法,保证系统存在参数不确定的情况下,辨识误差能更快地收敛,随后对二元翼段进行仿真分析研究,检验了此辨识方法的有效性。在滚动优化步骤中,通过启发式高斯粒子群优化算法进行有约束优化。在粒子群的位置初始化时,引入高斯算子来增强粒子在寻优过程中的局部搜索能力。在随后的粒子位置更新中,将高斯函数引入到优化算法中,使得随着优化的进行,逐渐减少粒子位置调整的幅度,从而保证仿真初期的全局寻优能力和后期的逼近效果。最后针对具有结构非线性的二元翼段进行数值仿真,分别研究了系统具有参数摄动和不同的控制舵限幅约束时的控制效果,并与增量式PID控制方法和模型参考自适应控制方法进行比较,最后得出本文提出的基于神经网络的预测控制方法有明显的优势。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
非线性气动弹性系统论文参考文献
[1].倪迎鸽,杨宇,张伟.增量谐波平衡法在分段结构非线性气动弹性系统的求解[J].科学技术与工程.2019
[2].冀然.基于神经网络的非线性气动弹性系统的预测控制[D].天津大学.2016
[3].张骞,李敏,吴蒙蒙.带库伦摩擦非线性气动弹性系统的动力学分析[C].北京力学会第21届学术年会暨北京振动工程学会第22届学术年会论文集.2015
[4].刘送丹,李道春,向锦武.非线性气动弹性系统反演自适应控制[J].北京航空航天大学学报.2015
[5].代洪华.非线性气动弹性系统求解方法及复杂响应研究[D].西北工业大学.2014
[6].龚庆.亚音速壁板气动弹性系统非线性复杂响应研究[D].西南交通大学.2013
[7].李治涛,韩景龙,员海玮.基于Hammerstein模型的非线性气动弹性系统辨识[J].南京航空航天大学学报.2013
[8].李治涛,韩景龙.间隙非线性气动弹性系统的辨识[J].航空学报.2012
[9].李鹏.高速列车气动弹性系统非线性复杂响应研究[D].西南交通大学.2012
[10].李治涛,韩景龙.非线性气动弹性系统辨识[J].江苏航空.2010