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公开(公告)号：CN119984706A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510169013.X
申请日：2025-02-17
Applicant: 东南大学
IPC: G01M7/02
Abstract: 本发明公开了考虑热振耦合环境下激振加载装置，涉及振动试验技术领域。本发明包括力传感器，所述力传感器的一侧可拆式安装有试验件加载组件，另一侧可拆式安装有轴向力传递组件，用于实现激振器传递荷载的检测。本发明可实现试验件和激振器的分步连接，在对试验件进行连接时可以不考虑连杆另一端的连接和位置，单独完成试验件处的连接，通过金属变形来实现试验件的两侧固定，使得连接更紧固，且连杆独立安装在激振器上，螺杆和激振器的连杆通过轴向力传递模块完成连接，通过分步连接解决了单杆安装困难的问题，能够更好的提高连接效率和更好的连接效果，能降低热振耦合试验对试验设备的破坏性，各个零件的结构简单、易于加工替换且成本低。
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公开(公告)号：CN116227383A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310179739.2
申请日：2023-02-24
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/28 , G06F30/27 , G06F30/15 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及一种基于飞行器气动载荷的大气密度反向辨识方法及系统，包括：在设定的分析参数的数值范围内构建分析参数的样本空间，基于样本空间抽样获取不同的分析工况，开展各分析工况下的飞行器流体仿真计算，获取多类型的飞行器外部载荷响应，建立关于分析参数和对应的多类型飞行器外部载荷响应的数据集，对数据集进行分析，获得对大气密度变化反应最敏感的外部载荷类型；以对大气密度变化反应最敏感的外部载荷响应以及对应工况下的其他相关分析参数作为输入，以大气密度作为输出，基于神经网络方法建立代理模型；基于代理模型通过飞行器外部载荷进行大气密度的反向辨识。可高效精确地通过飞行器外部载荷进行大气密度的反向辨识。
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公开(公告)号：CN114970330A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210511155.6
申请日：2022-05-11
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/10 , G06F119/02 , G06F111/10 , G06F119/14 , G06F113/08
Abstract: 一种动态大气环境下气动噪声不确定度量化分析方法，包括以下步骤：1）以本征正交分解和反向传播神经网络模型相结合，建立气动噪声空间和频域分布的阶模型；2）依据大气参数动态变化模型抽取样本，利用降阶模型预示样本气动噪声，获得不确定度量化结果和参数敏感性分析结果。本发明提供的方法相较于传统的分析方法，可在保证精度的前提下极大地提高分析效率，高效的给定气动噪声的不确定性变化范围和各参数的敏感性，降低了飞行器初期设计庞大的计算量，缩短了设计周期，具有实际的工程意义。
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公开(公告)号：CN114970330B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202210511155.6
申请日：2022-05-11
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F119/10 , G06F119/02 , G06F111/10 , G06F119/14 , G06F113/08
Abstract: 一种动态大气环境下气动噪声不确定度量化分析方法，包括以下步骤：1）以本征正交分解和反向传播神经网络模型相结合，建立气动噪声空间和频域分布的阶模型；2）依据大气参数动态变化模型抽取样本，利用降阶模型预示样本气动噪声，获得不确定度量化结果和参数敏感性分析结果。本发明提供的方法相较于传统的分析方法，可在保证精度的前提下极大地提高分析效率，高效的给定气动噪声的不确定性变化范围和各参数的敏感性，降低了飞行器初期设计庞大的计算量，缩短了设计周期，具有实际的工程意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114970328B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202210505458.7
申请日：2022-05-10
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/23 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F119/08 , G06F111/04
Abstract: 本发明涉及一种基于局部应变的热力载荷下热防护结构应变场重构方法，包括：构建基于热防护结构局部应变识别热力载荷的反问题代理模型；构建基于热力载荷重构结构应变场的正问题代理模型；基于热防护结构局部应变重构热防护结构应变场：获取热防护结构的局部应变，将其代入反问题代理模型，获得热防护结构所面临的热力载荷特征，将所述热力载荷特征代入正问题代理模型，获得热防护结构的应变场。本发明解决了目前方法重构热力载荷下热防护结构应变场时所面临的重构精度低、重构效率差等问题。仅需对结构进行局部应变测量，即可快速准确地重构热防护结构应变场，具有重要的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN115186379A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210727345.1
申请日：2022-06-24
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06N7/00 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及一种基于贝叶斯理论的热防护结构不确定性响应重构方法，包括：构建降阶分析模型，其以载荷不确定变量为输入，以降阶后的全局结构响应数据为输出，基于神经网络而建立；选择构成载荷不确定变量中一个不确定变量及其对应的变量范围，基于蒙特卡洛法随机抽取样本点使所选择的不确定变量在其对应的变量范围内满足高斯分布；将样本点数据输入降阶分析模型，输出对应的结构响应数据；获取结构响应数据的先验概率密度分布，作为后续贝叶斯反演的响应先验分布；试验获取所选择的不确定变量的实际分布，将响应先验分布及实际分布作为贝叶斯公式的输入，进行贝叶斯概率反演，得到不确定变量的重构结构响应后验分布，提高了响应重构精度效率。
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公开(公告)号：CN114970328A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210505458.7
申请日：2022-05-10
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/23 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/08 , G06F111/04
Abstract: 本发明涉及一种基于局部应变的热力载荷下热防护结构应变场重构方法，包括：构建基于热防护结构局部应变识别热力载荷的反问题代理模型；构建基于热力载荷重构结构应变场的正问题代理模型；基于热防护结构局部应变重构热防护结构应变场：获取热防护结构的局部应变，将其代入反问题代理模型，获得热防护结构所面临的热力载荷特征，将所述热力载荷特征代入正问题代理模型，获得热防护结构的应变场。本发明解决了目前方法重构热力载荷下热防护结构应变场时所面临的重构精度低、重构效率差等问题。仅需对结构进行局部应变测量，即可快速准确地重构热防护结构应变场，具有重要的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN113987854A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111105735.7
申请日：2021-09-22
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于降阶模态能量聚类分析的统计能量分析子系统识别方法，先针对结构离散化有限元模型开展模态分析，获得结构在分析频段内的模态频率和模态能量；然后采用主成分分析对模态能量矩阵进行降阶，提取模态信息中的主要特征；进而对降阶模态能量矩阵进行聚类分析，识别结构的统计能量分析子系统。传统统计能量分析子系统识别方法需要计算多个载荷工况，计算量较大、识别精度低、计算稳定性差，本发明所提出的方法仅需对结构进行一次有限元模态分析，通过主成分分析提取了主要模态能量信息，大幅提升了统计能量分析子系统的识别精度。
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公开(公告)号：CN113987854B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202111105735.7
申请日：2021-09-22
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06F17/16 , G06F18/23213 , G06F18/2135
Abstract: 本发明提供了一种基于降阶模态能量聚类分析的统计能量分析子系统识别方法，先针对结构离散化有限元模型开展模态分析，获得结构在分析频段内的模态频率和模态能量；然后采用主成分分析对模态能量矩阵进行降阶，提取模态信息中的主要特征；进而对降阶模态能量矩阵进行聚类分析，识别结构的统计能量分析子系统。传统统计能量分析子系统识别方法需要计算多个载荷工况，计算量较大、识别精度低、计算稳定性差，本发明所提出的方法仅需对结构进行一次有限元模态分析，通过主成分分析提取了主要模态能量信息，大幅提升了统计能量分析子系统的识别精度。
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