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11.
超大型航天结构具有超大柔性、超低固有频率的特点,空间机器人在轨组装时应尽可能避免激起超大型结构的柔性振动.空间机器人组装超大型结构模块的过程分成抓捕阶段、位姿调整与稳定阶段、安装阶段和爬行阶段.通过对安装阶段的动力学与控制研究,提出共线安装的轨迹规划方法,有效避免了柔性结构振动.首先,采用自然坐标法和绝对节点坐标法建立主结构-空间机器人-待组装结构的在轨组装系统动力学模型.然后,将共线安装的要求转化为空间机器人的轨迹规划约束,要求空间机器人质心到主结构/待组装结构的距离保持不变,实现共线安装的轨迹规划.数值仿真表明:提出的组装方法在组装过程中可有效避免超大型结构的横向运动,降低夹持力矩.最后,分析了系统参数对组装过程动力学响应的影响,为超大型航天器的在轨组装提供了参考. 相似文献
12.
Mindlin中厚板的辛求解方法 总被引:4,自引:0,他引:4
在Mindlin板混合能函数的基础上,通过引入混合变量及对混合能变分原理的修正,在全状态下建立了Mindlin板的Hamilton正则方程,进而采用直接法给出了两对边简支板的解析解,并通过具体例题说明了方法的有效性. 相似文献
13.
多层简化应变梯度Timoshenko梁的变分原理分析 总被引:1,自引:1,他引:0
材料特征尺寸与其内禀尺寸相当时,材料表现出明显的尺寸效应.基于简化的应变梯度理论,通过半逆法,本文给出多层简化应变梯度Timoshenko梁的变分原理,通过最小总势能原理导出系统的边界条件并对其低阶和高阶边界条件进行讨论,随后给出简支梁系统屈曲载荷和振动频率的Rayleigh(瑞利)解.通过双层梁系统的振动分析算例得到内禀尺寸、长径比等因素对梁系统振动频率的影响.该文构造的Rayleigh解有望对其他数值方法,如有限元法、传递矩阵法等,提供一定的参考和对比. 相似文献
14.
负刚度结构作为一种具有广泛应用前景的力学超材料, 在吸能、减振及降噪等领域呈现出显著的优势, 但传统负刚度结构较低的比能吸收效率以及多稳态非自主回弹等特征, 严重限制了其工程应用. 为解决该问题, 通过单胞构型设计, 提出了一种新型可自主回弹的三维负刚度结构. 该结构利用串联的负刚度单胞在加载?卸载过程中, 曲梁胞元的自主反弹, 实现结构循环加载和多次重复利用; 通过凹槽深度设计抑制单胞多稳态的出现, 并且通过调整侧壁厚度, 控制曲梁屈曲模态的形式, 从而增大负刚度临界载荷差值, 实现吸能效率的显著提升. 随后为实现在复杂载荷环境下的高吸能, 对结构尺寸进行梯度设计, 提出了一种梯度负刚度结构, 利用有限元方法比较分析梯度负刚度结构与均匀负刚度结构在不同载荷作用下的吸能效果. 研究结果表明, 该梯度结构因微结构尺寸的不同, 具有不同的负刚度临界载荷最大值, 从而使其在不同的冲击载荷环境下, 在实现自主回弹的基础上, 均呈现出较好的吸能效率. 该新型负刚度结构为振动控制和结构重组等工程应用提供了技术支持. 相似文献
15.
16.
17.
基于连续介质力学理论和辛弹性理论,将载流碳纳米管等效为铁木辛柯梁,采用哈密顿变分原理建立了载流碳纳米管的振动控制方程;引入对偶变量将振动控制方程从拉格朗日体系导入到哈密顿体系下;通过波传播方法分析了载流碳纳米管的能带结构;研究了流体密度、流速对载流碳纳米管能带结构的影响;同时计算了载流碳纳米管的散射矩阵. 研究发现:管内流速以及流体密度对剪切频率和弯曲频率有着非常重要的影响. 研究结果表明:载流碳纳米管的剪切频率和弯曲频率因流体的加入而减小,并随流速及流体密度的增大而减小;通过对数值结果的分析发现:载流碳纳米管由于管内流体、流速以及流体密度的作用,会使得载流碳纳米管变的更“软”. 其中,哈密顿体系下所得出的载流碳纳米管弯曲频率随管内流体密度的增加而变小,有别于在拉格朗日体系下非局部梁理论所得的结论. 同时,数值结果表明散射矩阵是酉矩阵,辛体系下的入射波功率流与反射波功率流相等,即功率流守恒,体现了辛弹性力学理论的优越性. 相似文献
18.
多工况下结构鲁棒性拓扑优化设计 总被引:3,自引:0,他引:3
针对工程中存在多个随机不确定工况载荷作用的情况, 将鲁棒性设计思想引入到连续体结构拓扑优化设计, 发展和完善不确定性优化理论和计算方法. 基于概率模型和SIMP方法,提出以结构柔顺度标准差最小化为目标、具有体积约束的连续体鲁棒性拓扑优化数学模型.通过对目标函数及其灵敏度计算公式的推导, 采用数学规划法实现优化问题的求解. 数值算例验证了所提优化模型的正确性及算法的有效性, 并通过与确定性优化结果的比较,证明鲁棒性拓扑优化能够给出结构柔顺性变异更小的材料分布. 相似文献
19.
20.
给出了空间拦截控制的非线性微分方程,并在非线性控制系统引入了结构力学中的多重子结构法,从而求出了空间拦截非线性最优末端导引规律,同时给出了相应的数值仿真。 相似文献