發(fā)布時間：2018-01-03 20:09

  本文關(guān)鍵詞：旋轉(zhuǎn)機械隨機參數(shù)動力響應的概率密度分析方法研究　出處：《河南工業(yè)大學》2012年碩士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：隨機參數(shù)轉(zhuǎn)子動力學問題正在受到越來越多國內(nèi)學者的關(guān)注，已經(jīng)成為轉(zhuǎn)子系統(tǒng)線性和非線性動力學問題之后的重要研究課題。但以往的研究多以求得隨機參數(shù)結(jié)構(gòu)反應的數(shù)值特征值為目標，從全面反映隨機結(jié)構(gòu)反應的概率信息的角度考察，這僅是對隨機結(jié)構(gòu)反應的一種較為宏觀的把握，更為精細化的反映是對隨機參數(shù)結(jié)構(gòu)反應概率密度的把握。本文以隨機攝動Riccati傳遞矩陣法導出的隨機參數(shù)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)動力學響應與隨機參數(shù)變量之間的函數(shù)關(guān)系式為基礎，研究了通過數(shù)值積分方法獲得了隨機參數(shù)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)動力響應的概率密度的方法。主要研究內(nèi)容和成果如下： 1.研究了在已知隨機參數(shù)變量聯(lián)合概率密度情況下的轉(zhuǎn)子系統(tǒng)動力學響應的概率分布的計算方法，運用二次型、雅克比行列式及概率的相關(guān)知識，導出了用數(shù)值積分法計算動力響應概率密度的關(guān)鍵公式。 2.以MATLAB7.0為平臺，開發(fā)了基于攝動Riccati傳遞矩陣法的隨機參數(shù)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)動力響應概率密度計算程序。 3.基于該方法，以實驗室的具有隨機可控電磁支撐的Bentley轉(zhuǎn)子為模型，計算分析了兩個隨機參數(shù)變量轉(zhuǎn)子系統(tǒng)動力學響應的概率密度，并與Monte Carlo模擬方法對比。結(jié)果表明：當變異系數(shù)較小時，該分析方法具有很高的計算精度，且較隨機模擬方法具有計算量小、速度快的優(yōu)點；隨著變異系數(shù)的增大，，該方法的精度有一定的下降；當變異系數(shù)達到0.30時，仍然保持著較高的精度（在10%以內(nèi)），能夠滿足工程實際的需要。 4.以鍋爐給水泵轉(zhuǎn)子為例，研究了兩端軸承的四個主剛度參數(shù)隨機變化情況下的轉(zhuǎn)子系統(tǒng)動力響應的概率密度，并與Monte Carlo模擬方法對比。通過這個工程實例，說明了該方法的精度和實用性。
[Abstract]:The problem of rotor dynamics with random parameters is attracting more and more attention from domestic scholars. It has become an important research topic after the linear and nonlinear dynamic problems of rotor systems, but most of the previous studies are aimed at finding the numerical eigenvalues of the structural responses of random parameters. From the point of view of reflecting the probability information of stochastic structural response, this is only a macroscopic grasp of stochastic structural response. The more detailed reflection is the grasp of the probability density of the random parameter structure response. In this paper, the dynamic response of the stochastic parameter rotor system derived by the stochastic perturbation Riccati transfer matrix method and the random parameter variable. Is based on the functional relationship of. The probability density of the dynamic response of a stochastic parameter rotor system is obtained by numerical integration method. The main contents and results are as follows: 1. The method of calculating the probability distribution of dynamic response of rotor system under the condition of joint probability density of known random parameter variables is studied, and the knowledge of quadratic form, Jacobian determinant and probability is used. The key formulas for calculating the probability density of dynamic response by numerical integration method are derived. 2. Based on the perturbed Riccati transfer matrix method, a program for calculating the probability density of the dynamic response of a stochastic parameter rotor system is developed on the platform of MATLAB7.0. 3. Based on this method, the probability density of dynamic response of two random parameter variable rotor systems is calculated and analyzed using the Bentley rotor with controlled electromagnetic support in the laboratory as the model. Compared with the Monte Carlo simulation method, the results show that the analysis method has high accuracy and less computational complexity than the random simulation method when the coefficient of variation is small. The advantage of speed; With the increase of the coefficient of variation, the precision of the method decreases to a certain extent. When the coefficient of variation reaches 0. 30, the accuracy is still high (less than 10%), which can meet the need of engineering practice. 4. Taking the boiler feedwater pump rotor as an example, the probability density of the dynamic response of the rotor system under the random variation of the four main stiffness parameters of the two ends bearings is studied. The method is compared with Monte Carlo simulation method. The accuracy and practicability of the method are illustrated by an engineering example.
【學位授予單位】：河南工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：TH113

【參考文獻】

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3 劉保國,王威,殷學綱;一維隨機參數(shù)結(jié)構(gòu)的特征值問題[J];機械強度;2004年04期

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5 文湘隆;胡業(yè)發(fā);陳龍;;徑向磁力軸承定子結(jié)構(gòu)參數(shù)的確定[J];機械制造;2006年03期

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本文編號：1375394