[发明专利]大直径捆绑式运载火箭模态试验测点布置及优化方法在审

专利信息
申请号: 201710710737.6 申请日: 2017-08-18
公开(公告)号: CN107702874A 公开(公告)日: 2018-02-16
发明(设计)人: 王鹏辉;张永亮;贾文成;冯颖川;杨正玺 申请(专利权)人: 北京强度环境研究所;中国运载火箭技术研究院
主分类号: G01M7/02 分类号: G01M7/02
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 100076 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 直径 捆绑 运载火箭 试验 布置 优化 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及大直径捆绑式运载火箭模态试验测点布置及优化方法,属于运载火箭及其他大型运载器的模态试验领域。

背景技术

随着航天技术的不断发展,载人登月工程和空间站建设的需求日益紧迫,这对运载火箭的运载能力提出了更高要求。以往的运载火箭已经不能满足上述新的需求。我国研制了新一代大直径捆绑式运载火箭,其运载能力实现了极大提升,可以满足载人登月和空间站建设的要求,但是新一代大直径捆绑式运载火箭的直径和结构都发生了巨大变化,其芯级直径由原来的3.35米增大到5米,助推器直径由原来的2.25米增大到3.35米,芯级和助推器的高度也增加很多,单个助推器的规模就和以往整个火箭相当。且基于助推器柔性增加,火箭芯级和四个助推器形成了一个具有五个弹性分支的组合体结构。

新研制火箭在首飞前必须开展全箭模态试验,该试验为火箭动力学模型修正、控制系统设计及载荷设计提供重要参数,也关系到火箭飞行的成败。在模态试验中需要在箭体关键位置布置振动响应测点,在测点上布置加速度传感器以测量火箭在特定激励下的振动响应,将上述振动响应数据和激振力进行参数识别以获取模态参数。

复杂的结构形式和庞大的规模给新一代火箭的全箭模态试验带来了极大挑战,在以往火箭的模态试验中只需将整个箭体简化为一个梁结构在芯级上安装2列传感器即可,助推器视为刚性体,不考虑其柔性,在助推器上不布置或少量布置振动测点。但是在新一代大直径捆绑式运载火箭模态试验中,由于必须考虑四个助推器的弹性模态,全箭相当于有五个并行分支结构,每个分支都表现出独立的梁模型的特征,多个分支叠加在一起就形成了空间组合模态特征。另外芯级直径增加,局部模态更加突出,振动测点布置的难度加大,需要兼顾芯级和四个助推器这五个分支和局部模态,并且还需要考虑各个分支间不同的振动组合关系。

现有技术中,还没有公开发表有关新一代大直径捆绑式运载火箭模态试验测点布置方法的相关资料。

发明内容

(一)要解决的技术问题

为了满足上述需求,本发明涉及大直径捆绑式运载火箭模态试验测点布置及优化方法,用于新一代大直径捆绑式运载火箭全箭模态试验的空间组合测点布置,该方法考虑了整箭的五个弹性分支组合模态、芯级大直径贮箱局部模态、发动机分支模态等,并通过预试验方法对测点布置进行迭代优化,使测点的数量和位置达到最优,提高试验效率,该方法可以保证在大型火箭模态试验中获取指定频带内的全部模态参数,不丢失模态。

(二)技术方案

一种大直径捆绑式运载火箭模态试验测点布置及优化方法,其中,所述大直径捆绑式运载火箭包括:芯级1、助推器2、芯一级大直径贮箱3、发动机分支4、芯二级内部分支5、有效载荷内部分支6;所述方法包括以下步骤:

步骤1、根据所述大直径捆绑式运载火箭的结构和模态特征制定出测点初步布置方案;

步骤2、基于数字化仿真,对测点进行优化:

(1)建立所述运载火箭的有限元模型,利用有限元模型计算关心频带的模态参数;

(2)采用模态动能法和工程经验人工识别相结合的方法进行目标模态选择;

(3)利用有效独立算法进行测点数量与位置优化的迭代,选取贡献因子大的测点;

(4)将MAC矩阵最大非对角线值最小化作为测点优化的判别标准,设定阈值,如果不能满足则继续迭代计算;

(5)将优化后的测点方案再经过工程经验判断与实际试验相结合进行再优化,作为火箭结构模态试验的最终测点布置方案;

步骤3、按照步骤2中的所述最终测点布置方案在所述运载火箭相应位置安装传感器,开展模态试验。

进一步的,所述步骤1具体为:在全箭模态试验中,在芯级主体结构的相邻象限间隔布置两列传感器,其对接面的接口上下均布置传感器;在助推器的相对象限间隔布置两列传感器,其对接面的接口上下均布置传感器;在芯二级内部分支和有效载荷内部分支中分别间隔布置两列传感器,在芯一级大直径贮箱外壁布置若干周传感器,每个发动机分支中的机架及喷管处布置传感器;根据不同测点的测量需求,至少一个传感器组成一个测点。

其中,所述间隔的距离均为一米。

其中,所述芯一级大直径贮箱为直径为5米的氢箱。

其中,所述若干周为五周。

其中,所述有效独立算法为驱动点残差法。

其中,所述阈值为0.1-0.2。

其中,所述再优化的过程中不删减测点。

其中,所述测点由1-3个传感器组成。

(三)有益效果

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