【技术实现步骤摘要】
一种用于飞行器模态试验的关键参数识别方法
[0001]本专利技术涉及航天运载
，具体涉及一种用于飞行器模态试验的关键参数识别方法。
技术介绍
[0002]在运载火箭等飞行器研制过程中，模态试验是获得飞行器动特性最直接、最可靠的方法，除了继承性较强的飞行器以外研制过程中均安排此项试验。传统模态试验直接测量全箭的动特性参数，包括阵型、频率、阵型斜率等，根据这些整体参数来对结构动力学模型进行修正，使得结构动力学模型所表现出的动特性与实际试验结果一致。结构动力学模型能够表现出正确的动特性不代表其刚度、质量等结构特性与实际一致，这在工程研制中是允许的。然而，一旦结构有局部调整，由于难以判断动力学模型的结构参数准确性，往往难以通过局部模型的更换来获得新状态的动特性，仍需要重新进行模态试验。
技术实现思路
[0003]本专利技术的目的在于提供一种用于飞行器模态试验的关键参数识别方法，以解决现有技术中一旦结构有局部调整，由于难以判断动力学模型的结构参数准确性，往往难以通过局部模型的更换来获得新状态的动特性，仍需要重新进...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用于飞行器模态试验的关键参数识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、将预示准确度和对动特性影响的敏感程度设定为分类双指标，并基于所述分类双指标对所述飞行器模态试验的结构参数进行分类；步骤S2、基于所述步骤S1中结构参数的分类结果进行针对性的模态试验，并识别出所述模态试验的关键参数。2.根据权利要求1所述的一种用于飞行器模态试验的关键参数识别方法，其特征在于：所述步骤S1中，所述分类双指标设定结构参数分类的方法包括：设定预示准确度阈值，将结构参数的预示准确度与所述预示准确度阈值比较，将结构参数基于预示准确度阈值进行二分类为预示准确度高的类别和预示准确度低的类别；设定敏感程度阈值，将结构参数的对动特性影响的敏感程度与所述敏感程度阈值比较，将结构参数基于敏感程度阈值进行二分类为对动特性影响的敏感程度高的类别和对动特性影响的敏感程度低的类别；将结构参数基于预示准确度阈值进行二分类与基于敏感程度阈值进行二分类相结合实现将结构参数进行四分类得到A类别、B类别、C类别和D类别。3.根据权利要求2所述的一种用于飞行器模态试验的关键参数识别方法，其特征在于：所述结构参数的四分类方法包括：选取多个结构参数作为模型训练参数，并将所述模型训练参数的预示准确度和对动特性影响的敏感程度分别与所述预示准确度阈值和敏感程度阈值进行比较，其中，若所述模型训练参数的预示准确度大于所述预示准确度阈值且对动特性影响的敏感程度大于敏感程度阈值，则所述模型训练参数标定为C类别；若所述模型训练参数的预示准确度大于所述预示准确度阈值且对动特性影响的敏感程度小于敏感程度阈值，则所述模型训练参数标定为D类别；若所述模型训练参数的预示准确度小于所述预示准确度阈值且对动特性影响的敏感程度大于敏感程度阈值，则所述模型训练参数标定为A类别；若所述模型训练参数的预示准确度小于所述预示准确度阈值且对动特性影响的敏感程度小于敏感程度阈值，则所述模型训练参数标定为B类别；选取多个已知类别的模型训练参数分别作为模型训练样本，其中，模型训练参数的预示准确度和对动特性影响的敏感程度作为模型训练样本的样本特征，模型训练参数的类别作为模型训练样本的样本标签；将所述模型训练样本运用到贝叶斯分类器进行四分类训练得到参数分类模型，所述参数分类模型用于结构参数自动识别类别，其中，所述模型训练样本的样本特征作为贝叶斯分类器的输入，所述模型训练样本的样本标签作为贝叶斯分类器的输出；将待分类的结构参数的预示准确度和对动特性影响的敏感程度输入至参数分类模型，输出待分类的结构参数的类别。4.根据权利要求3所述的一种用于飞行器模态试验的关键参数识别方法，其特征在于：所述结构参数四分类的结果包括A类别、B类别、C类别和D类别，其中，所述A类别表征为结构参数具有预示准确度低且对动特性影响的敏感程度高的属性；所述B类别表征为结构参数具有预示准确度低且对动特性影响的敏感程度低的属性；所述C类别表征为结构参数具有预示准确度高且对动特性影响的敏感程...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨毅强，史晓宁，李新宇，李秦峰，
申请(专利权)人：中国科学院力学研究所，
类型：发明
国别省市：
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