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        攝動力方法在模態(tài)擴展中的應(yīng)用討論

        2018-03-28 06:29:44牟小龍馮慧華左正興楊貴春北京理工大學(xué)機械與車輛學(xué)院北京0008中國北方發(fā)動機研究所天津300400
        振動與沖擊 2018年5期
        關(guān)鍵詞:頻響振型模態(tài)

        牟小龍, 馮慧華, 左正興, 楊貴春(.北京理工大學(xué) 機械與車輛學(xué)院,北京 0008;.中國北方發(fā)動機研究所,天津 300400)

        模態(tài)分析和模態(tài)測試是力學(xué)基礎(chǔ)學(xué)科,也是現(xiàn)代結(jié)構(gòu)動力學(xué)設(shè)計的重要內(nèi)容。工程應(yīng)用中,模態(tài)測試的結(jié)果通常用于相關(guān)性分析,校核并改善有限元模型的精度[1-4],修正由于材料參數(shù)的不準(zhǔn)確帶來的誤差,在土木工程中常常用來識別結(jié)構(gòu)的損傷位置和損傷程度[5-6]。

        通常測試信息是有限的,只有低階的部分模態(tài)能夠被捕捉到,測試的自由度也很有限,只在傳感器安裝位置的有效自由度才被測試到;而有限元模型的自由度通常上萬個,乃至幾百萬個。這種不一致性,給分析和應(yīng)用帶來了極大的挑戰(zhàn)。一種處理方案是將有限元振型縮聚為和測試自由度數(shù)目一致的子空間振型,再進行相關(guān)性分析。這種分析的意義非常有限,不能分析未測試自由度的振型精度。模態(tài)擴展能夠?qū)y試振型擴展到所有自由度,這樣就能夠直接對比在所有自由度上的精度,擴展得到的振型包含了測試信息,因此這樣的相關(guān)性分析具有重要的意義。通常擴展得到的振型不同于有限元振型,這種偏差反應(yīng)了初始有限元模型的不確定性和測試結(jié)果的不確定性。現(xiàn)有的模態(tài)擴展技術(shù)有很多,其中動力縮聚[7](DE)可以應(yīng)用于振型擴展,系統(tǒng)等效縮聚與擴展[8-9](SEREP)比較常用,但是對模態(tài)擴展基比較敏感,CMCM算法[10]可以在振型擴展的時候考慮模型修正問題,但是誤差定位識別比較困難,而且自由度數(shù)目較多的時候同樣存在方程不適定問題。

        攝動力擴展[11-12](PF)是基于柔度矩陣的振型擴展方法,本文重點討論攝動力擴展技術(shù)在應(yīng)用中存在的問題及其改進。

        1 攝動力擴展基本原理

        測試模型和有限元模型之間相差一個攝動量

        (1)

        (2)

        (3)

        (4)

        式中:ω和Φ即為特征對。

        PF理論假定測試結(jié)果是精確的,并且是低階有限元振型的線性組合,在未知攝動力的情況下,通過利用有限元振型關(guān)于質(zhì)量矩陣的正交性可以推導(dǎo)得到第r階模態(tài)擴展為

        (5)

        式中:Xj為第r階測試振型;下標(biāo)j表示測試自由度,是一個m×1的向量,m表示測試自由度個數(shù)。

        測試振型是一階一階地擴展的,第r階模態(tài)擴展矩陣為

        (6)

        (7)

        式中:上標(biāo)u表示沒有測試自由度集合,即模態(tài)矩陣中對應(yīng)的那些行;T表示轉(zhuǎn)置;g表示偽逆;p表示選取的有限元模態(tài)階次數(shù)目;矩陣Sr的定義請參考原始論文,其物理意義是當(dāng)所有有限元模態(tài)都選中時,它就是負(fù)的動柔度矩陣或者負(fù)的靜柔度矩陣??梢钥吹竭@個方法表達(dá)形式上比較繁鎖,直接計算偽逆是不允許的,編程需要特別注意滿陣的處理。

        本文主要討論:①從攝動理論出發(fā)進行新的推導(dǎo),得到相同的擴展矩陣格式,并且討論特殊情況的處理;②討論展開偽逆的必要性;③給出PF理論與SEREP理論等效的條件;④最后給出在每一階測試模態(tài)擴展時,有限元模態(tài)基選擇建議,并以一個實測案例演示整個流程。

        2 攝動力擴展及其應(yīng)用討論

        2.1 擴展矩陣格式新的推導(dǎo)

        原始理論的推導(dǎo)過程是從位移展開定理推導(dǎo)得到的,利用了特征矢量關(guān)于質(zhì)量矩陣的正交性,從而可以得到模態(tài)參與因子,整個推導(dǎo)過程非常優(yōu)雅。這里還可以從攝動理論出發(fā),推導(dǎo)得到相同的擴展矩陣。

        把(1)和(2)代入式(3)得

        (8)

        (9)

        從而得到與文獻[11]中式(20)相同的攝動方程

        fr

        (10)

        式中:fr為第r階模態(tài)擴展時的攝動力。對柔度矩陣按照行分塊

        (11)

        (12)

        本文這個推導(dǎo)過程和從動剛度矩陣推導(dǎo)得到DE擴展的算法極其相似,DE擴展也是一階一階地擴展的。有趣的是,如果將上面的偽逆進行展開,則能夠得到和SEREP極其相似的擴展矩陣格式。

        2.2 展開偽逆的必要性

        式(6)、(7)、(12)的偽逆計算會得到滿陣,破壞了矩陣稀疏性,不便于實際應(yīng)用,因此展開偽逆是有必要的。

        對每階有限元振型選擇同一種歸一化方案

        (13)

        其中k=1,2,…,p。為了避免判斷頻率是否相等,這里系數(shù)統(tǒng)一定義為

        (14)

        其中δ是機器精度所決定的最小值,一般可直接取為1×10-10,這樣始終可以用第一種擴展矩陣格式,不必分情況討論,這種處理實際就是引入了移軸量,重新定義了攝動力。

        將柔度矩陣的分塊矩陣用上面歸一化以后的振型表達(dá)為

        (15)

        再用右偽逆展開得到

        (16)

        (17)

        由于偽逆的展開計算方法有很多種,這里選用右偽逆可以減少不必要的計算量,對于工程應(yīng)用已經(jīng)足夠了。如果上式中計算逆矩陣出現(xiàn)奇異,那么有兩種方式應(yīng)對,一種是尋求一些正則化的處理方式,另一種是再添加必要的模態(tài)振型作為擴展基。

        2.3 與SEREP算法等效的條件

        假定G是一個正定方陣,只有p=m對特征矢量識別到了,那么矩陣ψj:也是方陣,可以發(fā)現(xiàn)PF擴展就和SEREP理論所給的擴展矩陣等效,即

        (18)

        在大多數(shù)情況下,如果p≠m,則式(18)不成立。

        2.4 模態(tài)基選擇建議

        Chen并沒有討論如何選擇模態(tài)基的問題。實踐表明,PF理論和SEREP對于低階模態(tài)基的選擇都比較敏感,選擇哪些以及選擇的階次數(shù)目對結(jié)果都有重要影響。對于特定測試振型的擴展,并非每一個有限元低階振型都具有相同的重要性。下面討論一種方法,只需兩步就可以完成這個任務(wù)。

        定義一種頻率加權(quán)處理的模態(tài)參與因子,對第r階測試振型

        (19)

        數(shù)值仿真實驗研究發(fā)現(xiàn),到底選擇多少階次,可以通過觀察每一階的具體貢獻來判斷,這個時候需要計算沒有頻率加權(quán)處理的模態(tài)參與因子

        (20)

        通常在MPF絕對值變得超過2個數(shù)量級的時候,就沒有必要繼續(xù)選取擴展基了。

        2.5 計算流程說明與效率分析

        圖1 模態(tài)擴展分析流程

        從計算效率來講,為了保證計算精度和穩(wěn)定性,增加了對模態(tài)振型排序和篩選這兩步,這個分析只涉及和測試自由度規(guī)模相當(dāng)?shù)木仃嚽竽婧途仃囅蛄糠e,與原始攝動力方法相比新增的計算量并不大;而且簡化了模態(tài)擴展矩陣表達(dá)格式,這會節(jié)省存儲空間;另外,本文方法沒有涉及偽逆計算中正則化的討論,以及識別有限元模型中建模誤差的分析,因此相對于參考文獻[5,10]來講計算量更少、復(fù)雜程度更低,本文的方法適合于在誤差識別之前的模態(tài)擴展分析。

        3 開口梁測試案例

        下面對一個有缺口的懸臂梁進行錘擊模態(tài)試驗。幾何形狀,坐標(biāo)和材料信息見圖2所示,5個測點布置在梁頂面的中線(Y=0,Z=6)上,在X軸方向的測點坐標(biāo)分別為42,145,215,280和360 mm,測試過程中只有Y和Z方向自由度被測試了,提取了8階振型,并對復(fù)數(shù)振型進行了正規(guī)化處理得到實數(shù)振型,見表1和表2。

        L1=70 mm,L2=40 mm,L3=185 mm,L4=370 mm,w=30 mm,h=d=12 mm,E=74 GPa,μ=0.27,ρ=2.78×10-9T/mm3

        圖2 測試梁集合模型,坐標(biāo)與尺寸

        表2 正規(guī)模態(tài)振型

        建立了相應(yīng)的有限元模型,共8 442個自由度,一端面被完全固定,進行模態(tài)分析。振型相關(guān)性分析,僅僅在測試自由度上計算MAC的主對角線結(jié)果見表1,可以看到仿真結(jié)果和實驗結(jié)果有5階振型對比較好,但是由于有限元模型的邊界條件過于理想,沒有模擬試驗臺基座的附加剛度在水平和垂直方向的差異,造成有限元第2階水平方向彎曲模態(tài)頻率存在較大差異;實驗結(jié)果中水平方向第2階彎曲模態(tài),參數(shù)提取的時候或者某種原因漏掉了;而由于傳感器布置空間分辨率不夠,無法識別扭轉(zhuǎn)振型。本文比較關(guān)心的是對測試振型擴展以后的精度對比問題,由于實際情況下測試和仿真都有一定誤差且精確振型是未知的,因此本文的結(jié)果只用來驗證PF算法的穩(wěn)定性和可靠性,以及對比原始PF算法和本文改進以后的方法。

        首先參考式(19),對前15階有限元振型進行了模態(tài)參與因子預(yù)測,根據(jù)計算結(jié)果對各階振型重要性進行排序,篩選重要的模態(tài),排序的結(jié)果見表3,從表格中看到并非每一個低階振型都選中了。

        再根據(jù)式(20)計算具有絕對值意義的MPF,通過觀察最后選定了前6階排序結(jié)果進行模態(tài)擴展,MPF絕對值比較小,對應(yīng)的歸一化模態(tài)參與因子見表4,歸一化模態(tài)參與因子是通過用MPF向量除以該列向量絕對值最大值得到的。

        表3 排序后的有限元模態(tài)振型階次序號

        表4 表3中各階模態(tài)歸一化模態(tài)參與因子(MPF)

        振型更新以前后MAC對比見圖3和圖4,主對角線結(jié)果明顯更高,說明新擴展振型要比原始初始擴展更加平行于有限元振型。由于有限元振型也有誤差,也不宜完全以它作為參考。頻響函數(shù)對振型非常敏感,所以接著進行了頻響函數(shù)相關(guān)性分析,加速度頻響函數(shù)計算結(jié)果對比見圖5~圖7,分別對應(yīng)H(2,9),H(2,5)和H(4,6),數(shù)字代表響應(yīng)點和激勵點編號。在前兩個圖中,擴展振型計算的頻響要更接近測試加速度頻響;第3個圖中在3 000 Hz以前,三者沒有明顯差別,3 000 Hz以后出現(xiàn)的反共振低谷一致性表明了擴展振型精度更加接近測試結(jié)果。

        圖3 MAC分析,原始論文擴展結(jié)果

        圖4 MAC分析,用本文方法擴展結(jié)果

        從對比分析可知:①PF理論是可行的,本文對偽逆的展開是有效的;②本文推薦的兩個指標(biāo)對低階模態(tài)擴展基的選擇是有效的,可以明顯改善計算結(jié)果的精度;③實驗驗證結(jié)果顯示,即使在未知精確振型的情況下,可以通過頻響函數(shù)相關(guān)性分析對比擴展振型精度,從結(jié)果來看,用本文擴展振型的方法的確是可行的。

        圖5 加速度頻響對比,H(2,9)

        圖6 加速度頻響對比,H(2,5)

        圖7 加速度頻響對比,H(4,6)

        4 結(jié) 論

        本文討論了攝動力擴展算法在實際應(yīng)用中存在的問題。首先,從攝動方程角度進行了新的推導(dǎo),得到一個等效的擴展矩陣格式,對于測試頻率等于有限元頻率的情況下,可以添加一個微小的移軸量,這樣保持了第一個擴展矩陣的格式形式不變。其次,進一步研究了展開偽逆的必要性,得到了式(17),這樣可以避免計算柔度矩陣的分塊矩陣以及分塊矩陣的偽逆;接著,指出了PF理論與SEREP理論等效的條件,即當(dāng)測試自由度等于識別到的模態(tài)階數(shù),且矩陣正定的時候,那么兩種算法是等效的。另外,討論了模態(tài)基選擇問題,給出了一種頻率加權(quán)處理的模態(tài)參與因子,見式(19),這樣可以消除振型混疊問題,實現(xiàn)對每一階振型的重要性進行排序;給出了沒有頻率加權(quán)處理的模態(tài)參與因子,見式(20),以便確定模態(tài)基選取階次的個數(shù)。本文的方法改進了擴展矩陣表達(dá)形式,展開偽逆可以減少不必要的存儲空間,新增的模態(tài)基篩選方法提升了計算穩(wěn)定性和精度。最后,實測懸臂梁案例介紹了整個應(yīng)用分析流程,并驗證了改進方法的合理性。

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