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基于CFD气动力辨识模型的气动弹性数值计算
被引量：
6
1
作者
聂雪媛
刘中玉
杨国伟
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2014年第20期20-25,共6页
基于系统辨识技术的非定常气动力降阶模型(Reduced-Order Models,ROMs),保留流体力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)计算精度的同时能提高计算效率,但对输入信号加载方式或/和信号频谱要求较高。因此采用基于随机白噪声的模态激励...
基于系统辨识技术的非定常气动力降阶模型(Reduced-Order Models,ROMs),保留流体力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)计算精度的同时能提高计算效率,但对输入信号加载方式或/和信号频谱要求较高。因此采用基于随机白噪声的模态激励信号进行模型辨识。以一次激励一个模态加载方式在时域内建立多输入、输出的非定常气动力降阶模型。该模型由多个辨识所得单输入多输出自回归滑动平均(Autoregressive Moving Average,ARMA)模型线性叠加而成。用不同频率、形状激励信号对辨识模型与直接CFD计算结果比较结果表明,辨识模型与CFD计算精度一致。将该降阶模型转换为状态空间形式后与结构模型耦合用于Agard445.6机翼颤振边界预测。辨识模型计算结果与非定常N-S方程计算结果及风洞试验结果比较证实,该方法能用于高效气动弹性分析。
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关键词
气动
弹性
非定常气动力辨识
降阶模型
颤振
随机白噪声激励
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职称材料
题名
基于CFD气动力辨识模型的气动弹性数值计算
被引量：
6
1
作者
聂雪媛
刘中玉
杨国伟
机构
中国科学院力学研究所流固耦合系统力学重点实验室
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2014年第20期20-25,共6页
文摘
基于系统辨识技术的非定常气动力降阶模型(Reduced-Order Models,ROMs),保留流体力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)计算精度的同时能提高计算效率,但对输入信号加载方式或/和信号频谱要求较高。因此采用基于随机白噪声的模态激励信号进行模型辨识。以一次激励一个模态加载方式在时域内建立多输入、输出的非定常气动力降阶模型。该模型由多个辨识所得单输入多输出自回归滑动平均(Autoregressive Moving Average,ARMA)模型线性叠加而成。用不同频率、形状激励信号对辨识模型与直接CFD计算结果比较结果表明,辨识模型与CFD计算精度一致。将该降阶模型转换为状态空间形式后与结构模型耦合用于Agard445.6机翼颤振边界预测。辨识模型计算结果与非定常N-S方程计算结果及风洞试验结果比较证实,该方法能用于高效气动弹性分析。
关键词
气动
弹性
非定常气动力辨识
降阶模型
颤振
随机白噪声激励
Keywords
aeroelastic analysis
unsteady aerodynamic identification
reduced-order model
flutter
random white noise excitation
分类号
V211 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于CFD气动力辨识模型的气动弹性数值计算
聂雪媛
刘中玉
杨国伟
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2014
6
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