摘要
起落架主要在飞机起降过程中起承受载荷的作用。为了防止结构部件在飞机起降过程中因过载而损坏，设计的起落架必须能够有效吸收飞机在该过程中产生的能量。因此，在飞机降落过程中，对起落架动态过程及其性能变化的研究具有重要意义。同时，为了使起落架在飞机着陆撞击过程中的缓冲性能最大化，对起落架着陆缓冲性能的优化进行了研究。 参考某型无人机主起落架的结构和设计参数，在软件LMSVirtual.LabMotion中建立起落架落震动力学仿真模型。同时，根据该起落架的落震试验要求，设计了新的起落架着陆冲击测力平台，并通过动量定理和试验数据来验证该平台的测量精度。 为了使得起落架的缓冲性能有所提高，采用神经网络方法来建立起落架的缓冲性能优化模型。选取对缓冲性能有很大影响的参数(包括气腔初始气体压强、初始气体体积以及主油孔直径)作为优化参数即设计参数，以地面作用的最大垂向载荷作为优化目标。通过遗传算法求解后得到的新设计参数输入至起落架着陆仿真模型中进行验证，结果表明优化后的起落架着陆缓冲性能得到了提高。 由于建立优化模型时，没有考虑到油孔流量系数等参数的实际变化规律。所以，为了更加准确地优化起落架的着陆缓冲性能，该起落架进行了调参落震试验。通过试验数据不断修正和完善优化模型，直至获得最优配置的设计参数组合。
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