——基于動作捕捉位移測量的飛行器結(jié)構(gòu)振動研究

摘要：

針對飛機機翼、整機等復(fù)雜結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識別難的工程問題，西北工業(yè)大學(xué)賀順教授團(tuán)隊提出并驗證了一套高效的解決方案。該方案包含兩個核心部分：

1. 算法創(chuàng)新：

提出了結(jié)合動態(tài)模態(tài)分解（DMD） 與基于密度的聚類算法（DBSCAN） 的新方法，并利用秩穩(wěn)定性圖剔除虛假模態(tài)，提升了識別效率與可靠性

2. 測量驗證：

采用NOKOV度量動作捕捉系統(tǒng)，解決了傳統(tǒng)傳感器在多測點、非接觸、全場位移測量上的瓶頸，為算法提供了高質(zhì)量的實驗數(shù)據(jù)支撐。

這項研究為復(fù)雜結(jié)構(gòu)振動測試提供了一條從高精度數(shù)據(jù)獲取到先進(jìn)算法識別的可工程化的技術(shù)路徑。

研究背景及成果

在飛行器結(jié)構(gòu)動力學(xué)研究中，復(fù)雜結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識別是理解振動特性、評估結(jié)構(gòu)安全性的重要基礎(chǔ)。然而，面對飛機機翼或整機等復(fù)雜幾何結(jié)構(gòu)，傳統(tǒng)模態(tài)識別方法在實驗驗證階段往往受到測點布置困難、數(shù)據(jù)維度受限等因素制約，難以在真實工程場景中充分驗證算法性能。

近期，西北工業(yè)大學(xué)航空學(xué)院賀順教授研究團(tuán)隊提出了一種面向飛機機翼或者整個飛機）面向復(fù)雜結(jié)構(gòu)的高效模態(tài)參數(shù)識別方法，并通過實驗驗證了其在飛行器結(jié)構(gòu)振動分析中的適用性。DMD-DBSCAN方法具有較高的計算效率和廣闊的應(yīng)用前景，適用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的復(fù)雜結(jié)構(gòu)模態(tài)辨識。相關(guān)成果發(fā)表于航空航天領(lǐng)域中科院一區(qū)期刊Aerospace Science and Technology。

如何從復(fù)雜的振動數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確、高效地提取結(jié)構(gòu)的真實模態(tài)？DMD-DBSCAN 方法提升復(fù)雜結(jié)構(gòu)模態(tài)辨識效率

該研究將動態(tài)模態(tài)分解（DMD）與基于密度的聚類算法（DBSCAN）相結(jié)合，提出了一種新的模態(tài)參數(shù)識別框架。研究團(tuán)隊進(jìn)一步引入秩穩(wěn)定性圖（Rank Stabilization Diagrams），用于在模態(tài)識別過程中區(qū)分真實模態(tài)與虛假模態(tài)，從而提升復(fù)雜結(jié)構(gòu)模態(tài)辨識的可靠性與計算效率。

DMD-DBSCAN方法：

第一步（動態(tài)模態(tài)分解 - DMD）：從時間序列的位移響應(yīng)數(shù)據(jù)中，初步提取出一系列包含真實模態(tài)和數(shù)值干擾的模態(tài)分量。

第二步（秩穩(wěn)定性圖 - Rank Stabilization Diagrams）：通過系統(tǒng)性地改變計算參數(shù)，生成圖表，直觀展示哪些模態(tài)是穩(wěn)定、可靠的（真實模態(tài)），哪些是隨參數(shù)變化而出現(xiàn)的虛假模態(tài)。

第三步（DBSCAN聚類）：對穩(wěn)定性圖中穩(wěn)定的模態(tài)點進(jìn)行自動聚類，最終自動識別出結(jié)構(gòu)固有的振動頻率、阻尼比和振型。

該方法面向大規(guī)模實驗數(shù)據(jù)集，能夠在保證識別精度的同時降低計算成本，適用于復(fù)雜結(jié)構(gòu)振動分析等工程場景。

實驗驗證：基于動作捕捉的模態(tài)識別

為了在真實物理結(jié)構(gòu)上驗證DMD-DBSCAN方法的有效性，研究團(tuán)隊設(shè)計了以下可復(fù)現(xiàn)的實驗方案，采用NOKOV度量動作捕捉系統(tǒng)作為全域位移測量工具。

步驟一：靜態(tài)標(biāo)定與系統(tǒng)驗證
在實驗前，通過不同攝像機配置下的靜態(tài)位移測量，驗證了NOKOV動作捕捉系統(tǒng)在復(fù)雜實驗環(huán)境中的測量穩(wěn)定性與精度，確保了動態(tài)數(shù)據(jù)采集的可靠性。

攝像機配置1下的靜態(tài)位移測量結(jié)果

攝像機配置2下的靜態(tài)位移測量結(jié)果

步驟二：動態(tài)數(shù)據(jù)采集

測點布置：在飛機機翼等復(fù)雜結(jié)構(gòu)表面密集布置反光標(biāo)記點。

激勵與同步采集：對結(jié)構(gòu)施加激勵（如激振器），同時由多臺紅外攝像機同步捕捉所有標(biāo)記點的三維運動軌跡，獲得全場、高幀率的位移響應(yīng)時程數(shù)據(jù)。

NOKOV動作捕捉系統(tǒng)下的動態(tài)響應(yīng)測試裝置、幾何模型及攝像機位置

解決的核心難題：此步驟替代了傳統(tǒng)的有限點傳感器布線，突破了模態(tài)測試中測點數(shù)量與布置空間的限制。

NOKOV度量動作捕捉系統(tǒng)為研究提供【高精度的實時位移響應(yīng)信號】，解決了傳統(tǒng)位移傳感器的空間布置問題，助力驗證論文方法在實際復(fù)雜結(jié)構(gòu)中模態(tài)辨識的適用性。為新型模態(tài)識別算法（如DMD變體、其他機器學(xué)習(xí)方法）在真實復(fù)雜結(jié)構(gòu)上的驗證，提供了標(biāo)準(zhǔn)的高精度位移數(shù)據(jù)獲取方案適用于非接觸、多自由度振動測試的項目。

工程意義與應(yīng)用前景

該研究為復(fù)雜結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識別提供了一條可驗證的技術(shù)路徑。通過將新型模態(tài)識別算法與光學(xué)動作捕捉系統(tǒng) 相結(jié)合，可解決復(fù)雜結(jié)構(gòu)振動實驗中的位移測量難題，也為模態(tài)識別方法在航空航天工程中的應(yīng)用提供了可靠實驗支撐。

該技術(shù)路線在飛行器結(jié)構(gòu)動力學(xué)、氣動彈性分析以及大型復(fù)雜結(jié)構(gòu)振動測試等領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。

論文信息
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.

研究團(tuán)隊：

作者簡介
吳承遠(yuǎn)（第一作者），西北工業(yè)大學(xué)博士在讀。主要研究方向：氣動彈性力學(xué)，結(jié)構(gòu)動力學(xué)
楊智春：西北工業(yè)大學(xué)教授，博士生導(dǎo)師，航空學(xué)院結(jié)構(gòu)動力學(xué)與控制研究所所長。主要研究方向：飛行器氣動彈性力學(xué)，飛行器結(jié)構(gòu)動力學(xué)
賀順（通訊作者），西北工業(yè)大學(xué)教授，博士生導(dǎo)師，國家級青年人才。主要研究方向：氣動彈性力學(xué)、飛行器結(jié)構(gòu)設(shè)計與分析、跨聲速非線性顫振、高超聲速流固熱耦合、變體飛行器