为了高效预测轴发电机系统的动态特性,采用接口-自由度缩减的Craig–Bampton子结构方法
《Machines》:Interface-DOF-Reduced Craig–Bampton Substructuring for Efficient Dynamic Characteristic Prediction of Shaft Generator Systems
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时间:2026年09月04日
来源:Machines 3.0
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摘要
本研究采用Craig–Bampton (CB)子结构简化方法来预测轴发电机轴系中转子更换后自然频率的变化,并量化了该方法在该配置下的准确性和计算成本。由于轴系的具体条件由客户确定,因此对每个设计变更都进行完整的有限
摘要
本研究采用Craig–Bampton (CB)子结构简化方法来预测轴发电机轴系中转子更换后自然频率的变化,并量化了该方法在该配置下的准确性和计算成本。由于轴系的具体条件由客户确定,因此对每个设计变更都进行完整的有限元分析(FE)或实验模态分析(EMA)是不切实际的。轴系系统被划分为轴和转子两个子结构,分别为每个子结构构建CB降阶模型。研究采用了三阶段验证框架:有限元分析与实验模态分析的对比、CB降阶模型与有限元分析的对比以及CB降阶模型与实验模态分析的对比,以区分有限元模型的误差和CB简化过程中的误差。CB简化方法在模拟轴系弯曲模式时,其误差最大仅为原始有限元模型的0.26%,且在720 Hz以下的每个模态组的子空间匹配度(MAC)为1.0000;同时,模型自由度从192,678个减少到了5379个。在保留20%的接口自由度的情况下,前三阶弯曲模式的预测误差在0.60%以内;经过简化后的模型仅包含1173个自由度,自由度减少了99.39%。第一阶弯曲模式的误差随保留程度的增加而变化,但在保留20%的自由度时,所有三个弯曲模式的误差均保持在0.60%以下。对于所研究的环形接口,误差保留关系为根据指定的误差容忍度选择保留程度提供了定量依据,但该方法是否适用于其他接口类型、网格密度和模态范围还有待进一步验证。
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