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变形结构的形状预测
Jonathan D. Bartley-Cho, Donny P. Wang, and Jayanth N. Kudva
Northrop Grumman Corporation
Integrated Systems Sector / Air Combat Systems
Structural Technology Development Group
1 Hornet Way, M/S 9L11AV5
El Segundo, CA 90245
1.摘要
与用于通信，监视和情报收集的地面和机载系统相比，大型空间天线具有明显优势。然而，这种基于空间的系统设计实现从一开始就受到最小重量目标和紧密几何稳定性的冲突的阻碍。形状监测已成为解决这两个相互矛盾的约束的可行设计方法，并且事实上，自20世纪70年代后期以来，它也被确定为大型空间系统中所必须的设计元素。从那时起，人们已经在实验室中提出并测试了各种形变监测系统，用于补偿由于大（gt; 50m）基于空间的天线中的变形所引起的雷达信号的失真。系统测量要求取决于天线的工作波长，通常在lambda;/10和lambda;/20之间。在诺斯罗普格鲁曼公司（NGC）的一项独立研究和开发计划中，对三种形状监测传感系统进行了调查。其中两个是基于可视化的动态光源和光电二极管/ CCD传感器，而第三个系统则是基于应变的。其中电光系统中的一个是由INVOCON，Inc和NGC为这项研究专门开发的。第二个是由前格鲁曼公司为NASA Dryden开发的一种经过验证的系统的增强版，称为飞行偏转测量系统（FDMS）。第三个系统使用了基于波长复用型光纤布拉格光栅的高精度面内应变测量。标定的演示测试表明，三个测量系统在预测各种变形时，预测误差均小于plusmn;0.04RMS，其测量具有足够的精度。
2.介绍
1998年6月，诺斯罗普格鲁曼公司（NGC）启动了一项为期两年的自主研究和发展计划，在实验室中展示了几种用于大型空间结构的概念结构变形传感和估算系统（10米或更大）。该项目支持大型空间X频段平面相控制矩阵或电子扫描天线（ESA）的设计。众所周知，ESA中的任何惯性（刚性）运动或结构变形都会使监测信号变得模糊，导致天线的性能无法发挥到最佳状态。传统的设计技术是在重量约束内使天线结构尽可能的高刚度。若将这种刚度要求转化为尺寸公差，其在较高频带处会变得更严格。一般的经验法则是在结构不能变形的条件下，使得天线表面粗糙度大于工作波长的1/10或1/20。然而，随着天线尺寸的增加，满足这些低重量和高刚度的矛盾要求变得越来越困难，尤其是对于更高频带来说。解决这一难题的一种方法是安装板载形状或变形监测系统，该系统可以提供具有所需精度的结构尺寸的实时信息。这种结构形状的知识可用于补偿结构变形并消除电子“模糊”。本质上，该计划的目标是评估这种板载形状传感系统的可行性，并成功地展示了三个概念结构形状估计系统。如果估计的变形误差在天线设计者施加的plusmn;0.033“RMS范围内，则系统被认为是合格的。在形状监测概念开发之前和期间，我们研究了许多过去和现在的位置传感器。文献检索结果发现系统中，在20世纪70年代后期就开始有许多演示文章开始构想大型空间结构。更重要的是，形状或尺寸感知的一般问题和解决方案属于计量技术并在许多商业系统中得以应用。这些系统中还有许多值得改进的地方。所有这些系统既可以是基于电光技术的，也可以是基于RF技术或曲率计算的。
在天线还是装配夹具中，电光系统使用成像来直接确定结构中“目标”的坐标。大多数电光系统使用了测距原理（即，飞行时间），自动反射/自动准直和用于位置感测的摄影测量。单个或多个光电探测器，通常以电荷耦合器件（CCDs）或光电二极管阵列的形式，同时获取一组参考点（称为“目标”）或一次扫描一个目标点。商业上可用的运动跟踪器和坐标测量机（CMM）均属于这一类。
在非电光学类别中是基于多普勒RF或RF干涉测量传感器和曲率或应变传感器的系统。目前已经提出使用RF信号的系统来应用于天线结构，但是据我们所知，该系统还并未开发出来。这些系统使用可用的RF信号和处理器来测量每个阵列元件接收的信号中的多普勒信号或漂移量。使用光纤应变或曲率传感器进行的形状和位置测量已经过一些测试。实际上，使用曲率传感器的运动跟踪器是实际可行的。考虑到这些系统，我们组装了两个电光系统和一个基于应变的系统，并能够在所需公差范围内预测变形。
3.概念演示和测试结果
基于至今为止的商用和定制计量系统来看，选择了由NASA Dryden的电子系统集成部门（ESID）的NGC研发的分型偏转测量系统和海军研究实验室的（NRL）所研发的光纤布拉格系统作为用于形状估计概念的传感器系统。除了这两个传感器系统之外，还加入了由INVOCON公司联合开发的二代电光传感器系统.FDMS是一种电光系统，因其在Dryden和NGC的许多飞行测试及其可用性方面的成熟能力而被选中。选择FBS的原因在于其精度和带宽以及独特的解调技术。这些系统集成在缩放夹层板和基于PC的数据采集系统上，通过对面板进行加载不同的载荷，记录传感器读数并随后进行操作以获得表面形状，通过与来自若干位置的电位计的测量值进行比较来确定其精确度。
3.1 测试面板和固定支撑说明
对于演示，决定评估并以图形方式显示夹层的板状结构的实时变形。主要目标是静态形状预测，动态形状测量则是次要和理想的目标。该演示面板是NGC正在开发的天线结构的缩放版本。结构设计的一个版本包括四个可展开的14.4英尺x 7.2英尺背衬结构。这些“可展开的天线面板（DAP）”中的每一个都将由一个网格背板或夹层背衬组成。对于项目演示，制造了两个20％比例（34英寸x 17英寸）的夹层DAP。图1显示了原理图和其中一个实际制造的面板。将十五个铝瓦粘合到夹层板的每个面板上，以降低一阶振动频率到满载结构频率，即4Hz。除了两个夹层板之外，还制造了测试夹具。夹具提供了夹紧支撑，包括五个角度，用于连接电位计（图1）。基于规模和成本考虑，使用电位计作基线测量传感器。十二个电位器（来自Duncan Electronics的型号9610，加利福尼亚州Tustin，分辨率lt;plusmn;0.005）固定在我们所想要测量的点上的角度。它们通过共同的地面方案连接到A/D，I/O板（National Instrument PCI-MIO-16XE- 50，Part No.777385-01）上。
3.2 电光概念1：分布式偏转传感器
虽然形状估计系统可以通过降低形状稳定性要求来帮助减轻结构，但它必须以最小的重量影响来实现这一点。实现这一目标的一种方法是使用分布式目标和传感器的无线网络。 INVOCON公司基于他们在航天飞机上已成功进行飞行测试的遥感和无线传感器网络系统的丰富经验，提出到了这一想法。图2显示了一维示例中的位置测量概念。称为节点的目标或检测器单元沿着梁的长度分布。节点由激光二极管或其他光源和一对CCD阵列组成。一个节点的二极管照亮前后两个节点。在中性位置，二极管光落在两个节点的CCD的一些点阵上。当结构偏转时，二极管光将移动并落在CCD的不同点阵上。中性和变形状态下的点阵位置之间的距离是节点之间的相对位移的量度。重要的是要意识到该系统测量节点之间的相对位移。一旦从许多节点测量确定了偏转结构的整体形状，就必须将形状转换成相对于惯性坐标的正确方向。
这些节点是独立的单元，无需布线或尽量少的布线。它们可以通过集成到节点中的太阳能电池或本地T/R模块供电。节点即是发射器也是接收器。节点上的二极管光运动可以通过RF信号或激光束本身传输到中间处理器或中央“芯”单元，其中运动信息可以最终转换成全局形状预测。该分布式节点系统提供了简单的集成和模块化。图3显示了一套可行的2-D平面ESA系统的。天线板是正交加强结构，每个加强件接头处具有节点。立方体目标/探测器节点（1x 1x 1）在四个面上包含四个二极管和四个CCD阵列，直接朝向每个管状加强筋。节点设定在预切割4点接头的中心管状加强筋的连接点上。
分布式传感器系统是三个传感器系统中的第一个。图4显示了台式演示器的原理图和实际设置。它由两个激光二极管和两个680 x 500 CCD阵列组成，这些阵列沿着3英尺铝夹紧梁串联放置。每个CCD阵列通过RS485链路连接到单独的笔记本电脑。每个二极管面对并照射CCD。然后，CCD相对于激光传感器的偏转被检测为激光光斑在CCD图像平面上的移动。每个笔记本上都显示了点移动。在演示该系统时，由于时间紧迫和资金不足，因此不进行使用两点移动的光束变形的形状预测。然而，由于预测精度直接取决于传感器精度，因此台式模型的主要目标是显示传感器精度。精度是基于三个参数的函数：1）CCD图像平面前面的光学设置所确定的视场和放大系数，2）CCD分辨率（即像素密度和大小），以及3）质心算法。由于演示排除了任何光学布置或质心算法，因此像素大小确定了最小可检测点移动。对于所使用的CCD，最小可检测运动为0.00028“，这足以预测形状，误差小于plusmn;0.033”RMS。
3.3 电光概念2：飞行偏转测量系统
作为替代方法，使用70年代在NGC开发的飞行偏转测量系统（FDMS）组装形状预测系统。FDMS的组件被集成到IBM-PC数据采集系统中，用于在Hawthorne的NGC进行测试。
3.3.1 FDMS组件和操作
图5显示了FDMS组件，并且展示了用于测量系统的一些飞机，对飞机机械测量机翼变形，控制表面偏转和机翼存储指向角度。在表1中列出了组件，并对功能进行了描述。反背景补偿（ABC）电路是控制单元的一部分，作为最新的先进技术，减轻了背景辐射的影响。系统同步由5毫秒TTL（5V方波）信号提供。图6显示了已安装系统的原理图。它还显示了视频信号如何被阈值化以得到像素的质心。以下描述了TTL信号的一个周期内发生的事件序列：
1. ABS记录来自背景辐射产生的接收器（光电二极管阵列）的视频信号。
2.来自目标驾驶员的短而强大的脉冲激活信号。
3.同时，控制单元接收并记录由目标光产生的来自接收器的视频信号。
4.从目标光视频信号中删去背景光视频信号。
5.所得到的视频信号具有高斯形状，并确定两个超过阈值电压的阵列位置。添加像素ID（即，在某种意义上平均）以确定高斯信号的峰值出现的位置。添加的像素ID称为“计数”，并且基本上是可以推导出目标偏转的原始数据。
6.计数，目标ID和诊断信息被发送到GDU或PCM单元以显示或记录为两个10位数据包。
下一步重复步骤1到6同步信号的周期。表2对FDMS功能进行了总结。
3.3.2 测试设置
对于基于FDMS的形状预测演示，有关PC的数据采集硬件被集成到FDMS系统中，用具有32位数字I/O板（National Instrument PCI-DIO-32HS，Part No.777314-01）和函数发生器的PC代替GDU。函数发生器向控制单元提供TTL同步信号，PC通过数字I / O板从控制单元串行接收计数数据（两个10位字符），而数据采集和分析代码则是使用LabVIEW 4.0编写的。解析计数和目标数据后，通过比例因子（每个目标的校准曲线的斜率）和适合表面的最小二乘法将其转换为工程单位。然后，表面最终在显示器上实时显示为3D动画图形，板件的任何形状变形会立即显示在屏幕上。图7显示了测试设置的草图和实际视图。将12个裸GaAs红外二极管直接放置在夹层板上。不幸的是，由于目标驱动器中的卡故障和控制单元中的死信道，仅有10个工作。因此，将这10个目标数据用于形状预测。图7显示了12个目标的位置（10个工作目标有所区别）。值得注意的是，GDU也已连接，即使它不是同步信号的来源，也不是FDMS操作所必需的。
3.3.3形状预测算法
使用以下形状函数拟合10个测量点并预测整个夹层板的偏转形状（使用的坐标系见图7）：
L和W分别是面板长度（34rsquo;rsquo;）和宽度（17”）。 具有四个余弦函数的第一系列用于捕获第一种和第二种弯曲模式之间的弯曲范围，从余弦项中减去一个以满足固定边界条件。 y = 0时的四种弯曲模式如图8所示。第二系列捕获了变形中可能存在的线性扭曲。最后一项捕获沿宽度存在的任何曲率（抛物线）。在此仅使用了一个曲率项，因为附加项的扭转或弯矩会使变形的预测情况变差。
一旦知道了10个目标的位移，就将它们与它们的（x，y）位置结合使用，通过最小二乘拟合技术以确定方程式1中的系数（a，b，c）。之后通过转换等式来执行拟合将公式1导入以下矩阵形式：
其中z是包含目标读数的向量，a是包含系数的向量，A是广义坐标的矩阵，其各个行对应于等式1中的项。 对于方形A矩阵-即，目标读数的数量等于形状函数中的项的数量-系数通过矩阵求逆以直接的方式确定。然而，对于目标读数的数量大于形状函数中的项数的非方形A矩阵，必须找到伪逆矩阵，这是基于FDMS的形状估计测试的情况。函数中有10个读数但有只有9个项，导致A矩阵为非方形矩阵。 通过执行以下矩阵运算来求解a向量：
3.3.4 测试结果
使用位于板下方的十二个电位计引出和测量八种形变,形变的随机性和复杂性对于评估形状函数的多功能性是重要的。形状从简单的弯曲或扭曲到两者的组合，其样品形状如图9所示，并组合了第三种弯曲模式和扭曲。对于每种形状，电位计和FDMS数据都在LabVIEW中转换为工程单位并写入ASCII文件。然后使用Microsoft Excel读取输出文件并执行回归。在确定系数的情况下，计算电位计位置处的预测偏转并将其与测量的偏转进行比较。结果列于表3中8个形状的12个位置的平均RMS误差为0.018“，标准偏差为0.008”。这比目标计划要求更好。最大和最小峰值变形分别为0.693“和0.244”，导致平均相对RMS误差为4.7％。
3.4 基于布拉格传感器的应变测量系统（SBS）lt;
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资料编号：[1743]
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