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作 者:李广耀 孔新宇 黄捷 唐靖 LI Guangyao;KONG Xinyu;HUANG Jie;TANG Jing(AVIC Chengdu Aircraft Industrial(Group)CO.LTD,Chengdu 610073,China)
机构地区:[1]航空工业成都飞机工业(集团)有限责任公司,成都610073
出 处:《成都航空职业技术学院学报》2022年第4期46-49,共4页Journal of Chengdu Aeronautic Polytechnic
摘 要:紊流激励技术广泛应用在新研飞机的颤振试飞与模型风洞试验中,采用该方法可以有效地降低数据信噪比。为了更加准确地识别结构的关键动力学参数,提出了Empirical Mode Decomposition (EMD)技术结合随机减量技术的颤振测试数据分析方法。利用该方法对某飞机机翼低速模型风洞试验测试数据进行处理,采用Ibrahim Time Domain (ITD)时域模态辨识方法对处理后的数据进行模态辨识。通过数据分析,证明了该方法能够有效地处理颤振试验测试数据,并具有较强的抗噪性。Turbulent excitation technology is widely used in flutter flight test and model wind tunnel test of newly developed aircraft. This method can effectively reduce the signal-to-noise ratio of data. In order to identify the key dynamics parameters of the structure more accurately, this paper proposes a flutter test data analysis method combining Empirical Mode Decomposition(EMD)technology and Random Decrement Technique. This method is used to process the wind tunnel test data of a low-speed model of an aircraft wing, and the Ibrahim Time Domain(ITD) time domain modal identification method is used to identify the modality of the processed data. Through data analysis, it is proved that the method can effectively deal with the flutter test data and has strong antinoise performance.
分 类 号:V2153[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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