柔性多体系统参数化模型降阶研究

详细信息    查看官网全文

• 论文作者：罗凯 ; 刘铖 ; 田强 ; 胡海岩
• 年：2016
• 作者机构：北京理工大学宇航学院飞行器动力学与控制教育部重点实验室;
• 论文关键词：绝对节点坐标方法 ; POD方法 ; 线下-线上任务分解 ; 流形差值算法 ; Hyper Reduction技术
• 会议召开时间：2016-05-06
• 会议录名称：第十届动力学与控制学术会议摘要集
• 语种：中文
• 分类号：O313.7
• 学会代码：AGLU
• 会议名称：第十届动力学与控制学术会议
• 会议地点：中国四川成都
• 主办单位：中国力学学会动力学与控制专业委员会
• 学会名称：中国力学学会
• 页数：1
• 文件大小：669k
• 原文格式：D
• 会议级别：全国

摘要

本文研究了含大变形、大转动柔性多体系统的参数化模型降阶。采用非线性有限元的绝对节点坐标方法(Absolute Nodal Coordinate Formulation),对该类柔性多体系统进行建模,可以精确描述其大变形与大转动的耦合特性。采用非线性有限元方法对大型柔性多体系统进行数值仿真时需耗费大量计算时间,而模型降阶方法对实现系统的高效仿真具有很大的潜力。POD(Proper Orthogonal Decomposition)方法,已被广泛应用于机械、结构动力学、流体力学、气动弹性及弹塑性有限元分析等领域的模型降阶研究,也可用于含大变形、大转动柔性多体系统的模型降阶。首先,该方法通过快照(snapshot)及奇异值分解等构造系统的降阶基矢量或正交模态(Proper Orthogonal Mode),并依据数据的能量占比选取合适的截断基矢量;然后,通过Galerkin或Petrov-Galerkin映射将高维系统映射到低维的降阶子空间,从而得到维数较低的降阶模型。然而,采用POD方法得到的降阶模型,虽然可以较为准确地复制或跟踪原高维系统的主要动力学行为,但当系统参数变化时该降阶模型却缺乏鲁棒性。所以,对于参数化系统的降阶问题,仅采用POD方法对系统进行降阶是不足的,本文采用线下-线上任务分解策略。在线下阶段,首先采用POD方法进行采样计算对不同参数的降阶基矢量,采用自适应的greedy算法优化采样过程;在线上阶段,采用Grassmann流形差值算法等构造新参数的降阶模型,然后采用Hyper Reduction技术高效求解系统的降阶模型,得到系统的动力学响应。

引文