模態(tài)分析的快速計算方法及在重卡中的應用.pdf

1、模態(tài)分析是依據動力學方程和輸入輸出數據為基礎求解基于模態(tài)坐標下的結構動力學參數的一門科學。以保持計算精度的條件下降低實驗成本、節(jié)約計算時間、實現結構動力學狀態(tài)監(jiān)控為目標，本文提出一整套針對大規(guī)模問題和復雜結構的模態(tài)分析的快速計算方法和系統(tǒng)。創(chuàng)新性的提出模型降階與參數優(yōu)化相結合的方法實現實驗和工作模態(tài)分析的快速計算。依據適應性分析的要求，對重型卡車的駕駛室和車架等主要部分進行模態(tài)分析快速計算，并對結構改進提出相應建議和新的觀點，文章應用先

2、進軟件和硬件技術，提出模態(tài)分析新的發(fā)展方向和技術實現手段，建立了完整的在線模態(tài)分析系統(tǒng)，主要包含以下幾方面的工作:
　　(1)在系統(tǒng)軟件中提出模型降階與參數優(yōu)化相結合的方法實現模態(tài)參數快速識別。在實驗模態(tài)參數快速識別方法研究中將間接模型降階方法與最小二乘復頻域法相結合實現系統(tǒng)特征矩陣的正規(guī)化縮減;將表征計算效率的特征矩陣特征量進行參數化，建立優(yōu)化設計模型，應用遺傳算法對參數進行進一步全局優(yōu)化。在時域工作模態(tài)參數快速識別方法研究中，

3、將平衡截斷方法應用于協(xié)方差驅動的隨機子空間法中，結合最小信息準則在保持系統(tǒng)特征不變的情況下對特征矩陣進行降階處理，采用遺傳算法對隨機子空間特征矩陣進行進一步優(yōu)化。通過計算效率比較和具體算例說明模態(tài)參數快速識別方法的有效性和實用性。
　　(2)在硬件與系統(tǒng)實現上提出應用FPGA技術和實時系統(tǒng)相結合實現同步精確動態(tài)數據采集和快速高效計算。應用改進的FFT算法分別進行軟件和硬件、實時和非實時計算效率和計算穩(wěn)定性的比較研究，汪明硬件和系統(tǒng)

4、組成符合快速模態(tài)分析的要求，為在線模態(tài)分析打下良好的基礎。
　　(3)根據適應性分析的思想，依據重卡各部分的實際特點采用不同的方法進行模態(tài)分析。根據重卡駕駛室白車身重量較輕、處于半獨立狀態(tài)且行駛時環(huán)境激勵無法達到要求的特點，對某基礎車型和某高端車型改進前后的駕駛室白車身進行基于最小二乘復指數法(LSCE)與最小二乘復頻域法(LSCF)的實驗模態(tài)分析，并結合有限元模態(tài)分析結果對各種方法進行比較研究并驗證了結果的有效性。同時提出具體的

5、修改意見并進行實際應用，對車型改進起了關鍵作用。提出第一階模態(tài)頻率質量比的概念，依據輕量化的發(fā)展方向修正過度提高第一階模態(tài)頻率的認知。應用間接模型降階和參數優(yōu)化的方法相結合對改進后的駕駛室白車身進行實驗模態(tài)參數快速識別，在保證計算精度的條件下使計算效率得到很大提高。
　　(4)以重卡一體化車架和貨箱為主要研究對象，根據滿載時質量大、不便進行力錘或激振器激勵的實際情況，提出利用環(huán)境激勵對行駛中的車輛進行工作模態(tài)分析的方法。對環(huán)境激勵

6、下的樣本進行時間序列分析得出其概率特征為類似維納分布的平穩(wěn)隨機特征，結合功率譜密度分析結果認為其符合隨機子空間工作模態(tài)分析的要求。根據誤差模型建立協(xié)方差驅動隨機子空間特征矩陣，采用平衡截斷方法與參數優(yōu)化相結合的方法對表征特征矩陣的參數進行縮減。采用最小信息準則確定系統(tǒng)階數，對不同參數對計算效率和精度的影響進行分析和總結，在保證模態(tài)參數識別精度的條件下提高了計算效率。將工作模態(tài)分析快速計算結果與有限元模態(tài)分析結果進行比較，認為所得結論是可