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Full-field displacement mapping method for wings based on sparse sensor networks
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AI
DOI：10.1016/j.measurement.2026.121827.png)
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摘要
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准确获取翼面全场位移对于气动性能评估、飞行控制和结构健康监测至关重要。现有方法通常依赖结构模态参数或密集传感器阵列，难以满足轻量化、低成本监测的需求。为解决此问题，本文提出一种基于位移先验字典的全场翼位移映射方法（FFDM）。该方法利用稀疏传感器部署和有限的校准数据构建位移字典，建立从局部测量到全场位移的鲁棒映射关系，从而克服对模态模型和密集传感器阵列的依赖。研究表明，所提方法在稀疏传感条件下可实现高精度映射：首先，所需校准工况极少，工程实施高效；其次，该方法对局部刚度变化不敏感，适应性强。仿真与实验验证表明，全场位移验证线的映射误差主要取决于应变传感线的输入误差，且映射过程有效抑制了误差过度增长。仿真中位移验证线的端点相对绝对误差（ARE）保持在0.47%以下，实验中对应端点误差保持在2.45%以下，实现了高精度、误差可控的全场重构。本文提出的方法为刚度不连续翼面在稀疏传感条件下的全场变形测量提供了精度可控的解决方案，在工程应用中监测翼面变形方面展现出良好潜力。
Keyword:
Stiffness-discontinuous wing
FBG sensors
Sparse sensing
Full-field deformation mapping
Displacement prior dictionary
