Материал: Многоцикловая усталость при переменных амплитудах нагружения

Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам

ей. Важным свойством нормальных процессов является то, что воздействие такого процесса на линейную систему также дает на выходе нормальный процесс.

Спектральная плотность мощности (или просто спектраль­ ная плотность) случайного процесса о (<) определяется как

преобразование Фурье его ковариационной функции:

+ 00

£ ( / ) = $ Я„„ (т) e -tfw d i.

(2.13)

Спектральная плотность согласно формуле (2.13) опре­ делена как для / >• О, так и для / < 0 и поэтому называется двусторонней. Поскольку S (/) так же, как и ковариацион­

ная функция, является четной, в прикладном анализе рас­ сматриваются односторонние спектры W (/):

2S (f)t

} > 0\

W(f) =

(2.14)

О,

/ < 0.

В связи с четностью Raa (т) связь W if) и R aa (т) можно за­

писать через косинус-преобразование:

 

 

оо

 

 

W (/) = 4 J R aa (т) cos 2я/тйт;

(2.15)

 

+ов

 

00

 

R aa (т) =

J

S (/) ei2xlxd f =

J W( f ) cos 2nfxdf.

(2.16)

 

— оо

 

О

 

При т = О {как

следует из

выражений (2.9) — (2.11)]

Ясс (0) =

{ W (/) df = E [о2] = [В (О)!2 + o L

(2.17)

 

О

 

 

 

Корреляционная функция случайного процесса опреде­ ляется как ковариационная функция центрированного про­

цесса

 

 

Сао (т) = Е {(о (*) — Е [о]) (о (t + т) -

Е [а])] =

= Я оо(т)-{Я [а]}2.

(2.18)

Нормированная корреляционная

функция определяется

следующим образом:

 

 

г (X) =

.

(2.19)

° С Н

 

 

В большинстве практических вадач нормированные кор­ реляционные функции имеют вид либо монотонно убываю­ щих функций г (т) = р (т), либо затухающих осциллирую-

щих функций типа г (т) = р (т) cos 2я/0. При этом степень

коррелированности случайного процесса можно характери­ зовать интервалом корреляции

00

 

х„ = $ |p (x )|d x ,

(2.20)

О

 

который приближенно оценивает, на каком интервале вре­ мени в среднем имеет место коррелированиость между зна­

чениями

случайного процесса.

 

Сформулируем некоторые свойства спектральных плот­

ностей,

вытекающие из приведенных выше определений:

1. «S' (/) — неотрицательная функция, S (/) ^

0;

 

4 - 0 0

 

2.

S (/) = J Ст (х) e - W ' d x + 8 (/) [о])2,

(2.21)

 

—оо

 

где б (/) — дельта-функция.

3. W (/) представляет собой мощность (средний квадрат) гармоник процесса в полосе частот /, / + df (отсюда и тер­

мин — спектральная

плотность).

 

 

Для производной

о (t) =

стационарного

процесса

a (t) справедливы следующие соотношения:

 

Е [с] =

0;

Д ■„ (х) = -

;

(2.22)

S b (/)

=

[S„ (/) —- S (/) (Я [о])*].

(2.23)

В качестве иллюстрации рассмотрим четыре примера ре­ ализаций случайных процессов, соответствующих корреля­ ционных функций и спектральных плотностей 17].

1. Гармонический процесс (рис. 18, а), записанный в виде

xh (t) = X sin (2лf0t + 0ft),

(2.24)

где фаза 0д распределена равномерно на [0,2л], является стационарным и эргодическим. Ковариационная функция процесса определяется так (рис. 19, а):

R«x (т) = - у - cos 2л/0т.

(2.25)

Огибающая ковариационной функции не убывает с увели­ чением т, и поэтому по ограниченному участку реализации можно точно определить значения процесса в будущем. Спектральная плотность имеет вид

ИЧ/) = - £ - 8 ( / - / „ ) ,

(2.26)

й6а,Шаг

IW ^ v W W

ш

/W v 1

- ^ \ / w

 

 

*\ 1 \ р тш..

Рис. 18. Примеры реализаций случайных процессов:

а — гармонический процесс; б — гармонический

процесс

плюс случайный шум:

в — узкополосный случайный шум: а — широкополосный случайный шум.

Рис. 19. Ковариационные функции процессов, изображенных на рис. 18 (условные обозначения те же, что на рис. 18).

т. е. вся мощность процесса сосредоточена на частоте / = /0 (рис. 20, а). Такая спектральная плотность служит хоро­

шим приближением для описания вибрационных процессов во вращающихся элементах или акустического шума венти­

ляторов

или сирен.

 

 

 

2.

Спектральная плотность случайного широкополосного

шума (см. рис. 18) задается копстантой в полосе частот В

(рис. 20):

 

 

 

 

 

W(f) =

W,

О < / <

£ ;

 

0,

f > B .

(2.27)

 

 

 

При этом ковариационная

функция

 

 

R (т) =

WB sin 2яДт

(2.28)

 

 

 

2я.#т

 

Ковариационная функция процесса убывает очень быстро, что свидетельствует о слабой корреляции значений процес-

са, отстоящих на время

т >

^

(см. рис. 19).

Случайный процесс, спектральная плотность которого

равномерно распределена в полосе

частот от 0 до В у назы­

вается ограниченным по частоте белым шумом.

3.

Для узкополосного процесса спектральную плотность

можно идеализированно представить в виде

 

W ,

/ 0- Д

/ 2 <

/ < / 0 + £/2;

 

, 0

для

других

(2.29)

 

/.

в f
Рис. 20. Спектральные плот­ ности процессов, изображен­ ных на рис. 18 (условные обо­ значения те же, что на рис. 18).

Ковариационная функция для этого случая

R (т) = W B si" j f T cos 2я/„т.

(2.30)

Как видно из рис. 19, огибаю­ щая этой ковариационной функ­ ции убывает медленно, что обу­ словливает большую коррелированность значений процесса по сравнению с широкополос­ ным шумом.

4.

го процесса и широкополосного шума (см. рис. 18) ковариацион­ ная функция равна сумме кова­ риационных функций гармони­ ческого процесса и широкопо­

лосного шума. То же справедливо и в отношении спектров:

Д (X) = 4 1 cos 2я/0х + WB

(2.31)

Х г

 

JV(/) =

(2.32)

0,

f > B .

Многие конструкции можно приближенно описать ли­ нейными динамическими моделями с помощью линейных дифференциальных уравнений с постоянными коэффициен­ тами

Q(p)o(t) = N (p)F(t),

 

(2.33)

где дифференциальные операторы имеют вид

 

Q (р) = ОпРп + Яп-iP71-1+

+ д0;

(2.34)

N (р) = Ьтрт +

Ьт _ ip™-1 +

-f b0.

 

Здесь си, bj — постоянные

параметры

системы; п~> т;

р — оператор дифференцирования, р =

По известным параметрам системы и известной спектраль­ ной плотности возмущающей силы W р (/) можно определить спектральную плотность W0 (/) напряжений в опасном се­

чении конструкции. Например, по спектральным плотностям неровностей взлетно-посадочных полос и по спектральным плотностям турбулентности атмосферы можно рассчитать

спектральные плотности па грузок на силовые элементы са­ молета при наземных маневрах и в полетпых условиях (по динамическим моделям самолета). Рассмотрим основные соотношения, позволяющие определить Wa (f) по Wp (/). Ре­

акция системы (2.33) на единичное воздействие

e^at

(со =

= 2л/) представляет

собой

гармонический процесс

с

комп­

лексной амплитудой

Ф (/со):

 

 

 

 

<т(*) =

ф (/©)<>';

 

(2.35)

 

ф

= W

-

 

(2-36>

Ф(/со) называется частотной характеристикой системы. Мож­

но показать [7,14], что W a (/) и W р (}) связаны

следующим

соотношением:

 

W a (f) = \0(j2nJ)\*WF(f).

(2.37)

На практике во многих случаях при обработке реальных пагрузок производят оценку спектральных плотностей. Од­ ним из основных методов оценки W (/) является метод анало­

говой фильтрации, реализующийся аппаратурно в виде спе­ циальных приборов-спектроанализаторов. В этом методе реализация процесса а (I) проходит через узкополосный

фильтр с полосой пропускания Д/ и центральной изменяе­ мой частотой /. Выходной сигнал фильтра а (/, А/, t) возво­

дится в квадрат, осредняется по времени и делится на Д/, при этом получается оценка

.

г

 

W (/) = - щ - j а2(/, Д/, f) dt.

(2.38)

 

О

 

При переходе к пределу

при Д/ ->■ О, Д/Г

0 получа­

ется ранее определенная односторонняя спектральная плот­ ность W (/).

С развитием в последнее время цифровых методов обра­ ботки процессов, появлением алгоритмов быстрого преоб­ разования Фурье и реализующих этот алгоритм специа­ лизированных вычислительных устройств наибольшее распространение получили методы, основанные на непосредст­ венном преобразовании Фурье реализаций случайного про­ цесса. Пусть ah (t) — реализация процесса длины Т. С по­

мощью алгоритмов быстрого преобразования Фурье вычи­ сляется функция

X h(/,

Т) = | о* (t)

(2.39)

 

О

 

Пусть имеется набор

из nd (к — 1, 2,

п$) реализаций