重型设备降落伞绳张力传感器的研究和应用

文摘

重型设备主要是用来运送救援物资空投物资和重型武器。由于货物的重量,提取和制动绳的张力的降落伞大大影响飞机的安全。的基础上的测量和安装特点降落伞绳子,本研究设计的结构无损压力式降落伞绳张力传感器和应变片的位置设置使用ANSYS仿真软件来获取传感器灵敏度高。张力传感器的温度误差补偿,精度是提高使用LSSVM-PSO(最小二乘支持向量Machine-Particle群优化)算法。发达张力传感器应用于提取降落伞测试系统测量2和8 m的牵引²降落伞。试验结果表明,平台的最大重量的影响这两个降落伞可以画和降落伞打开可以计算。

1。介绍

近年来,大型运输飞机迅速发展,提高重型设备的条件和增加空投物资空投系统[上的要求1- - - - - -3]。重型设备空投系统所使用的主要是大型和中型运输飞机交付重型武器,装备,应急物资和其他货物到指定区域支持土地和海军作战或救灾工作4,5]。

重型设备空投过程中,平台的小屋需要很大拉力的提取降落伞。同时,生成的大张力降落伞影响运输飞机的安全。因此,伞绳的张力在降落伞密切相关的操作平台和运输机的平稳的飞行。

然而,这样的大型降落伞绳索张力传感器的重型设备空投系统很少报道。赵等人从南京航空航天大学设计了声表面波在2017年为翼伞张力传感器(6]。这种传感器具有良好的线性度和重复性。然而,这种传感器系统需要一个读者发送和接收波信号,这使得测量干扰极其敏感。西安电子科技大学陆等人从设计了一种补偿看到了纱线张力传感器来测量(7]。测量范围是不超过1 N,及其结构不适合安装在降落伞绳索。

降落伞绳索的张力传感器重型设备空投系统可能有相同的结构作为汽车安全带的张力传感器,如美国EL20-S458传感器产生的量和LBT-A-20KNSA1 KYOWA产生的。然而,这种结构具有明显的棱角。摩擦力传感器可能会导致损坏的降落伞绳索甚至把绳索。这个结构很难安装和绳子需要削减,所有这些都不适合降落伞。此外,这种传感器的探测范围为汽车皮带不适合重型装备空投试验。

本研究设计一种无损的张力传感器的测量提取和制动降落伞绳索的张力。拟议的张力传感器的特点是广泛,精度高,安装方便。

2。受力分析和结构设计

有必要严格测试降落伞之前投入使用。测试包括降落伞控制性能评估,平滑的滑动性能评价和稳定性测试。为了实现这些测试,测量每个绳在着陆的压力是非常重要的。它反映了绳索的力量和压力均衡的程度。这也是一个降落伞控制性能的重要指标。

张力传感器的总体结构如图1。传感器被设计为一个三轴压缩类型,由四个部分组成,即主体,辊、挡板和螺母。圆柱滚子本传感器中使用,以确保它是无损和它可以帮助减肥。辊可以有效地减少接触面积与降落伞绳索和传感器的摩擦力。

如图1,降落伞绳安装和固定的传感器。降落伞的绳子后强调,传感器是收紧和压制。然后,降落伞绳索传递的力传感器和经历弹性变形。身体上的压力传感器是不均匀的,应变计的位置是设计的一个重要组成部分。应提供足够的压力,确保传感器的灵敏度和测量范围。因此,传感器结构的受力分析需要确定应变仪的位置。

机械结构模型的传感器结构如图2。假设绳受到拉伸力 ,两辊上的力传感器由于矫直的绳索在图所示2。 , ,和是压力应用于皮带张力传感器结构,然后呢是初始皮带张力的角度。

根据传感器力线图如图2,下列方程推导:

根据方程(1)和(2),传感器灵敏度和范围与角有关 。角越小是,降低传感器的灵敏度和测量范围越大。找到传感器范围来满足的前提下,尽可能增加角条件下满足传感器的范围是必要的。

传感器是42 crmo的材料。图3(一个)显示了ANSYS网格网格,图3 (b)显示了应变分析。最大应力区域的应力分布图表显示为红色。这些区域中间导向筒和梁的力,这是符合实际的结构。的结构梁臂患有高度的压力,这样的位置选择梁臂应变计的安装位置。胶贴片位置如图4。

应变仪广泛应用于应变测量(8,9]。这种传感器应变仪用于BE650-4BB(11),在图所示的结构5。发射两个互相垂直的““计是用于测量轴向和横向方向的火车,也称为泊松压力。

如图4在位置1,应变仪连接到每个力的手臂。张力传感器检测四个电阻在每个力的手臂,即。,轴向阻力变化和和横向电阻的变化和 。位置1是对面位置2的应变方向。和左边的电阻变化是力量的手臂,然后呢和电阻的变化对力量的手臂,如图4。总的来说,这八个电阻可以产生两个十字型桥梁,如图6。

根据四臂电桥原理,推导出输出如下:

在方程(3),桥的输出电压,应变仪的灵敏度系数,是压力。

从传感器力如图2和表达的分析方程(1)和(2),当传感器接收到一定的张力 , 可以与在这种传感器结构。

3所示。温度误差补偿

传感器是专为测试重型设备空投提取降落伞的拉力,将测量平台的铁路平面。牵引的范围是0 - 100 kN。传感器系统如图7。

温度误差的一个主要错误的应变传感器10- - - - - -12]。空投高度会有所不同从几百米到几千米,以便广泛的温度会改变。因此,降落伞张力传感器的温度误差不容忽视。

应变仪的测量可能会受到许多因素的影响,如温度、振动、横向效应。这些因素引起的非线性误差和温度的关键因素之一。传统的温度补偿器通常是用来降低温度误差。然而,其他非线性误差引起的不充分考虑其他因素13]。还使用了一个BP神经网络在非线性补偿14]。该方法具有较高的精度,但它没有充分考虑温度的影响。Nagi等人利用支持向量机和遗传算法来补偿非线性误差(15),但是这个过程的编码、交叉、选择和变异增加了算法的复杂性。摘要LSSVM和粒子群优化补偿张力传感器的非线性误差,尤其是温度误差。LSSVM-PSO算法将输入向量映射到一个高维特征空间通过非线性映射和结构优化的决策函数(16- - - - - -18]。PSO算法具有记忆功能是用来搜寻最优值。通过这种方式,它可以有效地减少计算复杂性和解决非线性问题的小样本。

电阻应变计的变化是电阻的组合变化 ,这是由负载引起的变形, ,这是由温度变化引起,表示如下:

温度引起的应变电阻温度系数的影响应变仪。当温度变化时 ,的相对变化应变仪可以表示如下:

在方程(5),是应变材料的电阻温度系数。在图6根据电桥原理,和轴向阻力变化和吗和横向变化。假设每个应变片的应变的错误都是一样的,侧阻力变化误差和纵向变化误差 。根据方程(3),(4)和(5),得到结果如下:

在构建一个LSSVM模型具有良好的适应性,张力传感器数据的测试需要从训练样本等不同的环境,与传感器输出和环境温度作为输入。样本集构建如下:

在方程(7),是th输入,即 ,和是算法的输出。数据近似的LSSVM模型可以表示如下:

在方程(8),是待优化函数,权向量,是非线性映射函数,正则化参数,偏差值。以下介绍了拉格朗日函数推导出约束最优解:

的参数介绍了方程(9拉格朗日乘数。的偏导数 , , ,和应该等于0获得极值使用方程(9)。生成的线性方程如下:

LSSVM的核函数算法。在这项研究中,强烈的径向基核函数选择泛化的原始特性映射到无限维度。表达式如下:

的值和拉格朗日乘数可以从拉格朗日函数。张力传感器补偿模型,即。,the nonlinear approximation function of the LSSVM model, is expressed as follows:

在LSSVM模型中,参数 需要优化。样本协方差粒子群优化算法的目标函数。当样本协方差达到设定精度,相应的参数 可以被看作是全局最优的解决方案。样本协方差表示如下:

我们假设的粒子的大小 - - - - - -维搜索空间 ,的位置th粒子 ,和飞行速度 。在th迭代,粒子的历史最优位置和全球粒子的最优位置 。迭代公式表示如下:

在方程(12),是当前进化代数,和是负的因素,惯性权重,速度因素,和是[0,1]中的随机数。我们设置 , , ,和 。25成堆的张力传感器的测量数据进行不同温度下被纳入了PSO算法作为样本搜索最优的结果。优化流程如图8。当PSO算法达到24个迭代,样本协方差是3.084×10⁻⁷和等待最佳参数 。

全套100 kN的张力传感器是在高低温环境测试前30分钟。随着标准的张力计大量,很难把整个测试系统变成一个恒定的温度环境。因此,张力传感器处理分别得到不同工作温度得到其确切的工作温度与温度传感器在测试期间坚持张力传感器。

温度误差计算如下: 在哪里传感器系统的输出在任何温度下,传感器的输出在室温(20°C),然后呢是输出的全尺寸。

表1显示了测试数据的范围0 - 100 kN在室温下(+ 20°C),高温(+ 40°C)和低温(−20°C)没有补偿。

三轮测试进行。所有的数据被用来训练数据 ,如公式(7)。 和是预期的输出。例如,表中的数据1形成了训练数据如下:(−20,0.012,0.019),(−20,0.969,1.011),(−20,1.930,2.006),(−20,2.892,2.975),(−20,3.859,3.925),(−20,4.817,4.862),(10−0.015,0.019),(10−0.972,1.011),(10−1.942,2.006),(10−2.920,2.975),(10−3.870,3.925),(10−4.833,4.862),(0,0.017,0.019),(1.011[0,0.991]),(0,1.961,2.006),(2.975[0,2.953]),(0,3.894,3.925),(4.862[0,4.845]),(10,0.017,0.019),(10,1.003,1.011),(10,1.985,2.006),(10,2.962,2.975),(10,3.908,3.925),(10,4.857,4.862),(20,0.019,0.019),(20,1.011,1.011),(20,2.006,2.006),(20,2.975,2.975),(20,3.925,3.925),(20,4.862,4.862),(30,0.025,0.019),(30,1.020,1.011),(30,2.198,2.006),(30,3.021,2.975),(30,3.940,3.925),(30,4.882,4.862),(40,0.044,0.019),(40,1.034,1.011),(40,2.041,2.006),(40,3.033,2.975),(40,3.956,3.925),和(40,4.896,4.862)。

与LSSVM-PSO算法训练后,进行了新一轮的测试。温度补偿后表所示的输出2。试验结果表明,传感器温度误差从1.66%减少到0.86%,温度补偿。

最后,该传感器测试和校准在无锡计量测试研究所(WXMTC)。传感器测试在高温(+ 40°C),室温(+ 20°C),和低温(−20°C)分开。图9是测试图片。测试机的参数如表所示3。

传感器在室温进行三轮测试。房间的温度是20°C,相对湿度为62% RH。测试结果如表所示4。

如表所示4传感器的重复性是1.34%,非线性是1.03%。传感器的精度是2.94%。

然后,传感器测试在高温(+ 40°C)和低温(−20°C)分开。在传感器在高温/低温30分钟,从0到100 kN传感器测试。高/低温度的测试结果如表所示5。

如表所示5这个传感器的精度,在高温和低温是2.46%。对这个传感器温度有一个非常小的影响。

4所示。牵引试验为重型设备空投提取降落伞

该传感器应用于提取降落伞牵引试验的大型运输飞机。测试测量拉力的降落伞当货物被拖出来飞机客舱的重型武器系统。牵引试验平台数据所示10和11。拖的重型武器系统需要一个巨大的力量空投舱的货物,通常使用一个提取降落伞。不同提取降落伞生成不同的拉动力量。每种类型的运输飞机配备了相应类型的萃取降落伞根据货物重量必须通过严格的测试。一方面,适当的牵引力确保货物拖出机舱的成功。另一方面,巨大的拉力,尤其是此刻打开降落伞,不能影响飞行安全的(19,20.]。

拉力测试旨在评估到运输机使用不同尺寸的提取降落伞。测试图如图10。测试的步骤如下:(1)降落伞绳固定在表的铁路货物运输飞机紧固螺栓。张力传感器和牵引降落伞插销固定在重型武器货表和降落伞绳通过张力传感器。(2)空投的降落伞包后面的小屋被绞死。运输机把降落伞和张力传感器测量了降落伞绳张力和保存的数据存储模块。(3)30 - 60年代后,降落伞打开,被释放。详细测试数据的传感器系统保存整个测试的过程。

在该测试中,张力传感器的采样频率为200赫兹,提取降落伞的区域2和8米²,伞绳的长度是35 - m。

图11显示了紧张的四个测试结果2 m²。他们给的绳索的张力曲线降落伞打开之前被释放。很明显,张力增加迅速打开降落伞时曲线的开始和结束时迅速下降的曲线。在测试过程中,张力波动剧烈,这是由于严重的动荡。

图12显示了四个测试结果紧张地区的8米²。

根据降落伞测试数据,生成的最大和平均牵引两个降落伞,即。2和8米²,如表所示6。产生的牵引力8米²降落伞是比这更大的由2米²降落伞,特别是最大牵引力。产生的牵引力8米²降落伞是如此之大,绳子的张力急剧增加的时候打开降落伞,在图所示12。

货物的重量有关系所需的负载和牵引拉货物的小屋,这是表示为牵引比公式重型设备的空投: 在哪里牵引阻力和吗是总货物负载。在实际工程中,是0.2 - -0.5。使用公式(16),我们就可以计算货物的重量负荷,这两个降落伞2和8 m的地区²可以拉。货物的重量载荷如表所示7。

表7显示2和8 m的牵引能力²提取降落伞空投的900 - 2100公斤和3400 - 8500公斤。打开的时候,8米²降落伞生成46 kN的最大拉力量。

5。结论

本研究设计了三轴侧压力张力传感器广泛,可以很容易地安装测量实时降落伞空投设备的张力。温度误差的一个主要错误的应变传感器,达到1.66%的−20°C + 40°C的范围0 - 100 kN。LSSVM-PSO算法被用来减少张力传感器的温度误差0.86%。传感器测试和校准在无锡计量测试研究所(WXMTC)。结果表明,传感器的重复性是1.34%,非线性是1.03%,精度为3%。

张力传感器是用于重型设备空投试验测量的平均和最大拉力值提取降落伞2和8 m的地区²。根据测试,两种提取的牵引能力降落伞空投的900 - 2100公斤和3400 - 8500公斤。所产生的最大拉部队8米²降落伞分别是10岁和46 kN。测试的结果可以提供一个参考,以确保运输飞机的安全飞行。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现正在禁运而研究成果商业化。请求数据,6个月后发表的这篇文章中,将会被相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项研究已经被中国的自然科学基金资助(51875289和51875289号),中国的航空科学基金(2016号zd52036)和江苏省青年资助(没有。BK20150746)。

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