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无人直升机动力学特性试验方案分享

直升机各部件和整体的动力学特性对直升机的安全运行,振动和噪声的控制起到重要的作用,本项目对某无人直升机桨叶静止状态下的模态进行测试,以检验配对桨叶的一致性。同时测试了直升机在静止和运行状态下的模态,以便于分析无人机整体的动力学特性。为了检验桨叶的平衡性能,对桨叶轴的动平衡也进行了测试。

1、试验背景

国内直升机行业现在正处于蓬勃发展的时期,无论是民用无人直升机,还是军用直升机都对直升机的研发和测试投入很大的人力物力。

无人直升机的动力学特性对直升机的安全运行,振动和噪声等的控制至关重要。本项目对隆华无人直升机的桨叶模态,机身振动和模态,桨叶动平衡进行了测试。

直升机的桨叶在静止和旋转情况下对其进行模态试验,静止状态下的模态试验可验证直升机配对桨叶的一致性。同时,对旋转状态下桨叶进行应变模态分析,将应变片预埋至桨叶内部,通过采集桨叶旋转过程中的应变信号可进行运行模态分析。

对直升机的机身进行模态分析可得到直升机的动力学参数,对运行中直升机的抗振设计有重要的参考意义。

在进行直升机桨叶安装时,对桨叶的动平衡进行测试,以验证桨叶安装过程中的配重特性。

2、测试技术难点

直升机振动数据采集

直升机运行时的宽频干扰:直升机运行过程中会产生强烈的振动和风噪。风噪等会引起传感器的超宽频响应,如果不能有效的滤除传感器的超高频响应,会引起信号混叠造成信噪比的下降甚至造成数据根本不可用。为了解决该问题,除了选择合适的传感器外,东方所拥有自己的专利技术可以有效的消除该混叠引起的干扰。

直升机模态测试

EMA模态识别:直升机机身存在多阶密集模态,需要完整的识别出各阶模态。采用MIMO多参考点技术,在机身上固定多个激励点,分批移动传感器,采用东方所的多种模态拟合方法(PolyIIR、ERA、PolyMax、纯模态算法等),从而获得直升机机身在静止状态下各阶模态。

OMA运行模态识别:需要从直升机运行过程中产生的各种振动信号中提取机身固有频率,从而识别出机身的各阶固有频率和振型。运行过程中的OMA模态识别需要剔除干扰频率,采用东方所的OMA模态识别软件可有效的剔除直升机运行过程中的谐波干扰项,提取出直升机的固有频率和振型。

3、测试系统

分析软件

  • DASP工程版平台软件
  • MIMO模态分析:完整的识别出结构的模态,对于密集和对称结构的模态具有很好的识别能力,防止模态的丢失。
  • 多种模态分析方法:包含PolyIIR、ERA、PloyLSCF、纯模态算法、自动化模态等多种分析方法。

采集硬件

  • 8通道24位INV3062C采集仪
  • INV MSC-3型中力锤

传感器

  • 变电容三向加速度传感器
  • 转速传感器
  • 电涡流位移传感器

4、桨叶模态结果

共测得直升机桨叶前10阶模态结果,部分结果如下所示。

无人直升机动力学特性试验方案分享

5、机身模态结果

共测得直升机桨叶前15阶模态结果,部分结果如下所示。

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无人直升机动力学特性试验方案分享认证作者,无人机行业知名站长,知乎无人机专栏创作者。
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