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摘要
采用积分的思想,将曲面机匣看作由若干圆柱机匣积累而成,将曲面机匣振型数据插值到一个圈数×点数×层数的三维像素空间内,能够实现径轴向Tchebichef矩(RAT矩)对曲面机匣模态振型的识别。利用RAT矩函数从曲面结构模态振型数据提取矩特征值,实现对振型数据的压缩,基于矩特征值的相关性分析能够很好地描述重模态现象,弥补了传统模态置信准则(MAC)值对于重模态描述的缺陷。进而将矩特征值代替振型数据,作为目标函数,应用于模型修正。矩特征值的数据量远小于振型数据,能够提高计算效率、避免修正结果不收敛。考虑到工程部件大多非完全轴对称,以一个带有非对称凸台的航空发动机机匣为例,基于RAT矩进行模态计算、相关分析和模型修正,发现同时利用频率与RAT矩进行模型修正,相关性有明显的提升,例如第9阶模态的相关性由35.35%提升到67.21%。各阶模态对的频差也都明显降低,最大频差由14.56%降至9.09%。证明了RAT矩函数能够应用在三维曲面非对称机匣的模型确认中。
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