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中国科学院一区期刊:西工大|飞行器复杂模态参数识别DMD-DBSCAN新方法验证

基于非接触位移测量的飞行器结构振动研究
2026-01-06
来源:智企新闻网

——基于动作捕捉位移测量的飞行器结构振动研究

摘要:

针对飞机机翼、整机等复杂结构模态参数识别难的工程问题,西北工业大学贺顺教授团队提出并验证了一套高效的解决方案。该方案包含两个核心部分:

1. 算法创新:

提出了结合动态模态分解(DMD) 与基于密度的聚类算法(DBSCAN) 的新方法,并利用秩稳定性图剔除虚假模态,提升了识别效率与可靠性

2. 测量验证:

采用NOKOV度量动作捕捉系统,解决了传统传感器在多测点、非接触、全场位移测量上的瓶颈,为算法提供了高质量的实验数据支撑。

这项研究为复杂结构振动测试提供了一条从高精度数据获取到先进算法识别的可工程化的技术路径。

研究背景及成果

在飞行器结构动力学研究中,复杂结构模态参数识别是理解振动特性、评估结构安全性的重要基础。然而,面对飞机机翼或整机等复杂几何结构,传统模态识别方法在实验验证阶段往往受到测点布置困难、数据维度受限等因素制约,难以在真实工程场景中充分验证算法性能。

近期,西北工业大学航空学院贺顺教授研究团队提出了一种面向飞机机翼或者整个飞机)面向复杂结构的高效模态参数识别方法,并通过实验验证了其在飞行器结构振动分析中的适用性。DMD-DBSCAN方法具有较高的计算效率和广阔的应用前景,适用于处理大规模数据集的复杂结构模态辨识。相关成果发表于航空航天领域中科院一区期刊Aerospace Science and Technology

如何从复杂的振动数据中准确、高效地提取结构的真实模态?DMD-DBSCAN 方法提升复杂结构模态辨识效率

该研究将动态模态分解(DMD)与基于密度的聚类算法(DBSCAN)相结合,提出了一种新的模态参数识别框架。研究团队进一步引入秩稳定性图(Rank Stabilization Diagrams),用于在模态识别过程中区分真实模态与虚假模态,从而提升复杂结构模态辨识的可靠性与计算效率。

DMD-DBSCAN方法:

第一步(动态模态分解 - DMD):从时间序列的位移响应数据中,初步提取出一系列包含真实模态和数值干扰的模态分量。

第二步(秩稳定性图 - Rank Stabilization Diagrams):通过系统性地改变计算参数,生成图表,直观展示哪些模态是稳定、可靠的(真实模态),哪些是随参数变化而出现的虚假模态。

第三步(DBSCAN聚类):对稳定性图中稳定的模态点进行自动聚类,最终自动识别出结构固有的振动频率、阻尼比和振型。

该方法面向大规模实验数据集,能够在保证识别精度的同时降低计算成本,适用于复杂结构振动分析等工程场景。

实验验证:基于动作捕捉的模态识别

为了在真实物理结构上验证DMD-DBSCAN方法的有效性,研究团队设计了以下可复现的实验方案,采用NOKOV度量动作捕捉系统作为全域位移测量工具。

步骤一:静态标定与系统验证
在实验前,通过不同摄像机配置下的静态位移测量,验证了NOKOV动作捕捉系统在复杂实验环境中的测量稳定性与精度,确保了动态数据采集的可靠性。

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摄像机配置1下的静态位移测量结果

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摄像机配置2下的静态位移测量结果

步骤二:动态数据采集

测点布置:在飞机机翼等复杂结构表面密集布置反光标记点。

激励与同步采集:对结构施加激励(如激振器),同时由多台红外摄像机同步捕捉所有标记点的三维运动轨迹,获得全场、高帧率的位移响应时程数据。

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NOKOV动作捕捉系统的动态响应测试装置、几何模型及摄像机位置

解决的核心难题:此步骤替代了传统的有限点传感器布线,突破了模态测试中测点数量与布置空间的限制。

NOKOV度量动作捕捉系统为研究提供【高精度的实时位移响应信号】,解决了传统位移传感器的空间布置问题,助力验证论文方法在实际复杂结构中模态辨识的适用性为新型模态识别算法(如DMD变体、其他机器学习方法)在真实复杂结构上的验证,提供了标准的高精度位移数据获取方案适用于非接触、多自由度振动测试的项目。

工程意义与应用前景

该研究为复杂结构模态参数识别提供了一条可验证的技术路径。通过将新型模态识别算法与光学动作捕捉系统 相结合,解决复杂结构振动实验中的位移测量难题,也为模态识别方法在航空航天工程中的应用提供了可靠实验支撑。

该技术路线在飞行器结构动力学、气动弹性分析以及大型复杂结构振动测试等领域具有广阔的应用前景

论文信息
Wu, Chengyuan, Zhichun Yang, and Shun He. "Efficient modal parameter identification using DMD-DBSCAN and rank stabilization diagrams." Aerospace Science and Technology 161 (2025): 110112.

研究团队:

作者简介
吴承远(第一作者),
西北工业大学博士在读。主要研究方向:气动弹性力学,结构动力学
杨智春:西北工业大学教授,博士生导师,航空学院结构动力学与控制研究所所长。主要研究方向:飞行器气动弹性力学,飞行器结构动力学
贺顺(通讯作者),西北工业大学教授,博士生导师,国家级青年人才。主要研究方向:气动弹性力学、飞行器结构设计与分析、跨声速非线性颤振、高超声速流固热耦合、变体飞行器


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