25、舰载雷达俯仰壳结构拓扑优化设计与动态特性分析

舰载雷达结构优化与动态分析

舰载雷达俯仰壳结构拓扑优化设计与动态特性分析

1. 螺栓应力分布均匀性响应建立

在拓扑优化过程中,边界条件和优化参数往往会对优化结果产生重大影响。俯仰壳结构在使用过程中会承受振动、冲击和多种载荷,因此需要重点关注整体结构的应变能、固有频率以及螺栓孔的应力。根据舰载雷达的实际使用需求,定义了固有频率、体积分数比、自定义函数、结构应变能等响应,同时也考虑了连接螺栓应力均匀性响应的定义和表示。

根据以往项目经验,螺栓孔更均衡的应力分布有利于提高结构的抗振性能。图 2 是俯仰连接部分的螺栓分布图,总共均匀分布了 12 个螺栓。为了尽可能平衡 12 个连接螺栓上的应力,优化通过计算 12 个螺栓的伸长方差来近似反映螺栓孔应力的均匀性,具体计算公式如下:
- 螺栓伸长的平均值:
$\bar{x} = \frac{\sum_{j=1}^{m} x_{j}}{m}$
- 螺栓伸长的方差:
$S = \frac{\sum_{j=1}^{m} (x_{j} - \bar{x})^{2}}{m}$
其中,$S$ 是螺栓伸长的方差,$x_{j}$ 是编号为 $j$ 的螺栓的伸长量,$\bar{x}$ 是螺栓伸长的平均值,$m$ 是螺栓的总数。$S$ 越小,连接螺栓孔上的受力越均匀。

2. 拓扑优化方案设计

俯仰壳结构作为舰载雷达的关键部件,在支撑天线结构的传动和旋转以确保天线摆动精度方面起着重要作用。因此,结构的刚度性能是优化必须考虑的目标之一。此外,在长期使用过程中,俯仰壳和连接轴处于振动工况,导致壳的螺栓孔受力不均匀。考虑到实际使用情况,这里用连接螺栓伸长的方差来反映螺栓孔应力的均匀性,并将其作为另一个优化目标。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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