摘要:针对现有行星滚柱丝杠刚体模型忽略螺纹弹性变形及齿轮啮合激励耦合效应的局限，构建了融合齿轮啮合激励以及螺纹变形的动载荷分布模型。首先，阐明了啮合激励对螺纹副瞬态接触行为的作用机制，并据此推导出齿轮啮合振动和螺纹轴向振动微分方程；其次，采用小波变换、相图和庞加莱截面等时频分析技术研究系统动态响应，揭示了在不同外部载荷频率下的分岔演化模式；最后，对系统行为进行全局分析，以研究初始条件对系统响应的影响，为理解系统的整体动态演化奠定了基础。结果表明，齿轮和螺纹啮合之间的耦合相互作用会引起明显的非线性动态行为，并且齿轮副系统对初始状态的依赖性更强。

摘要:针对传统一维轴承振动信号特征表达效果较弱、轴承故障数据时频特征提取困难及其诊断精度较低等问题，提出一种基于小波变换与注意力机制网络（wavelet transform and attention mechanism net，简称WTA-Net）的轻量化轴承故障诊断方法。首先，通过小波变换将滚动轴承的一维振动时序信号转化为二维时频图；其次，针对网络训练时梯度消失的问题，提出改进的轻量化骨干网络R-ResNet18提取二维时频图特征；然后，在网络不同尺度的特征层嵌入时空注意力机制（convolutional block attention module，简称CBAM），使网络更加关注二维时频图的关键信息特征；最后，采用标签平滑的交叉熵损失函数来对网络模型进行训练。实验结果表明，所提出方法能够精准地辨识不同故障类型和故障严重程度，在凯斯西储大学轴承数据集10个分类任务中可达到99.9%的分类精度，模型应用在辛辛那提大学智能维护系统（intelligent maintenance systems，简称IMS）轴承数据集上的分类精度达到了99.9%，提取的特征信息区分度高，具有良好的泛化性和鲁棒性。

摘要:为了改善路面激励和电磁激励综合作用对轮毂电机驱动电动汽车平顺性的影响，通过实验测试磁流变（magnetorheological， 简称MR）阻尼器的力学特性，建立了改进后的双曲正切模型，并对模型的准确性进行了验证。首先，采用有限元法建立了轮毂电机模型，分析了不同偏心状态下电磁激励的变化规律；其次，考虑路面不平顺和电磁激励综合作用对悬架的影响，构建了轮毂电机电动汽车磁流变阻尼器半主动悬架系统，研制了电动轮台架实验装置；然后，考虑参数的不确定性，设计了一种具有较强鲁棒性的H_∞状态反馈控制器，分析了随机和冲击波路面下的动力学响应，发现所设计的控制算法相比于被动和天棚控制都有明显的控制效果；最后，通过Matlab/ Simulink联合仿真和自行研制的电动轮台架实验进行了验证。结果表明，所提出的考虑参数不确定性的电动汽车H_∞半主动悬架控制算法具有较好的有效性和鲁棒性。

摘要:针对结构非线性行为多样性及荷载未知的问题，提出一种基于扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter， 简称EKF）和勒让德多项式的多自由度结构总恢复力和荷载非参数化识别方法。首先，运用勒让德多项式进行非线性结构总恢复力（total restoring force， 简称TRF）建模；其次，通过EKF算法进行非线性结构总恢复力和荷载的非参数化识别；最后，以装有不同类型磁流变阻尼器的2个多自由度结构数值模型为例，在不同的激励情况下，考虑2%和4%的测量噪声影响，通过结构部分自由度加速度和位移响应的数据融合，消除了识别结果低频漂移现象，实现了未知动力响应、荷载及总恢复力的非参数化识别。研究结果表明，即使考虑不同的测量噪声水平和激励形式，所提出方法仍可以有效地对未知动力响应、荷载及总恢复力进行非参数化识别。

摘要:针对供排水穿堤管道不规则振动影响堤防安全运行的问题，提出了将波动理论和振动传递特性相结合的方法。首先，建立堤防、穿堤管道、镇墩、支墩以及无限半空间的有限元-无限元耦合模型，研究穿堤管道振动诱发堤防的振动传递问题；其次，引入排列熵量化振动指标，构建特征点间频谱相关关系；最后，综合确定管道振动对堤防的影响范围。研究结果表明：采用无限元处理堤防边界条件，数值计算结果与原型观测相比，振动强度平均误差为4.38%，模态最大误差为4.9%；管道振动主频为23.8 Hz和74.3 Hz；水平方向上，不规则振动以管轴线为中心向四周对称传递，其影响范围为10 m，振动能量和熵值随着传递距离的增加逐渐变小，管道主频与优势频率逐渐消失，堤防自振频率凸显，振动能量在沿管轴线方向上呈现先增大后减小的趋势；在竖直方向上，管道不规则振动的影响范围为7.5 m，振动能量随着深度的增加呈现先增大后减小的趋势。该研究成果可为穿管堤防后续建设以及稳定运行提供参考。

摘要:针对抛光过程中存在的加工效率低、表面质量差等问题，基于柔性机构理论开发了一种高解耦性能的振动辅助抛光装置，并设计复合控制系统提高其跟踪精度。基于柔度矩阵法，建立了振动辅助抛光装置的理论模型，通过有限元分析法，对振动辅助抛光装置的性能进行分析。性能测试实验结果表明，振动辅助抛光装置的固有频率为1 593 Hz，x方向和y方向的耦合误差率为2.5%和2.8%。建立系统的迟滞模型，并通过最小二乘法对测试数据进行拟合，误差为2.98%。控制系统测试实验表明，与比例-积分-微分（proportion-integral-derivative，简称PID）控制相比，复合控制下振动辅助抛光装置的轨迹跟踪误差降低0.43 μm和0.38 μm，验证了复合控制的有效性。抛光实验结果表明，复合控制条件下对无压烧结碳化硅陶瓷抛光后的表面粗糙度比抛光前降低了11 nm。

摘要:为实现在役高桩码头结构安全性能评价，提出了一种基于监测数据与广义Pareto分布（generalized Pareto distribution， 简称GPD）模型的结构可靠度计算方法。首先，基于高桩码头桩基结构响应信息建立广义Pareto分布概率模型，分别采用超阈值均值图法、Hill图法、最小均方误差法和峰度法确定GPD概率模型的阈值参数；其次，结合滤过泊松过程得到桩基结构响应极值的概率分布函数；最后，采用蒙特卡洛方法计算得到高桩码头整体桩基结构的失效概率及可靠度指标。实例验证结果表明：GPD模型对高桩码头整体桩基结构的弯矩数据的尾部数据拟合效果较好，并能够比较准确地建立高桩码头整体桩基结构弯矩极值的概率分布函数；当服役基准期为50 a时，计算得到高桩码头整体桩基结构抗弯能力的可靠度指标为3.854，满足目标可靠度指标的要求。

摘要:为了识别含褶皱缺陷的风力机叶片主梁初始损伤临界状态，在流变学理论的基础上建立了疲劳损伤萌生区域温度场与应力场的定量关系，在已知初始损伤尺寸的条件下推导了初始损伤温度跃变判据，在平面应力假设的条件下推导了损伤萌生的临界声发射幅值和累积声发射数的函数关系。为了验证红外热像（infrared thermography，简称IR）方法识别初始损伤状态的有效性，制作带皱褶的玻璃纤维增强复合（glass fiber reinforced plastic，简称GFRP） 材料层合板试件进行疲劳拉伸实验，在不同的应力加载条件下同时采集试件的声发射（acoustic emission，简称AE）信号和IR图。实验结果表明：在损伤萌生时刻，温度判据和声发射累积计数判据的理论值与实测值误差均未超过10%，并对比显微照片和IR图像证明了初始损伤状态特点，说明AE和IR对于初始损伤状态识别具有一致性。该研究为识别GFRP材料初始损伤临界状态提供了一种新的测试方法，也为风力机叶片早期健康检测提供了阈值指标。

摘要:针对当前故障诊断中将某个离散故障程度单独作为一个类别，导致模型无法适应复杂的实际故障程度动态变化场景，致使诊断精度下降的问题，提出了一种基于概率切片累积投影特征（probabilistic slicing cumulative projection features， 简称PSCP）的轴承故障程度不敏感定性诊断方法，重点研究轴承故障程度变化时不同故障部位的识别问题。首先，利用概率盒（probability box，简称P-box）强大的原始信号包容性，将同一故障部位不同故障程度的数据划分成同一类故障状态，并提取6组概率切片累积特征；其次，使用冗余属性投影（nuisance attribute projection， 简称NAP）算法对不同故障程度下的特征矩阵进行投影，消除故障程度冗余信息后生成PSCP矩阵；然后，通过构建的简易3层卷积神经网络（convolutional neural network， 简称CNN）实现轴承故障诊断；最后，利用试验数据构造单一或缺失故障程度数据集模拟现实情况进行分析。结果表明，当训练和测试数据属于不同的故障程度时，所提出方法仍具有较高的准确性和泛化性，能够对实际的轴承故障进行定性诊断，满足工程应用需求。

摘要:针对滚动轴承早期故障特征边缘分布与条件分布权重难以调节，导致分类任务精度低等问题，提出利用动态对抗自适应网络进行滚动轴承早期故障诊断。首先，将源域样本和目标域样本视作不同阶段的故障样本，利用对抗网络减小领域间的分布差异；其次，在全局领域辨别器和局部子领域辨别器的基础上引入动态对抗因子ω，动态调节2种分布的权重，减小领域间分布差异；然后，耦合特征转换层实现特征多样化，提升模型泛化性；最后，使用转子实验台轴承数据集和凯斯西储大学轴承数据集来验证模型性能。结果表明：动态对抗自适应网络对2个数据集的分类精度均达到85%以上，说明所提出方法能够实现非早期至早期滚动轴承故障的跨域迁移，为迁移学习理论在轴承以及其他零部件早期故障诊断中的应用提供了一定的理论和技术基础。

摘要:针对球形薄壳结构碰撞瞬态噪声预报及传播规律的问题，结合时域有限元法和瞬态边界元法，建立了一种弹性壳体碰撞瞬态噪声时域特征的数值模拟方法。首先，通过时域有限元法建立球壳碰撞的瞬态动力学数值模型，得到球壳之间发生弹性碰撞时产生的动力学响应；其次，结合瞬态边界元法，实现了弹性球壳碰撞噪声的辐射声场重现；最后，基于数值模拟和试验，分析了主动球壳冲击速度、球壳厚度和尺寸对碰撞辐射噪声的影响。结果表明，球壳碰撞冲击噪声的主要成分为加速度噪声。仿真结果、试验结果与理论分析结果三者基本吻合，验证了该仿真方法能够精细捕捉弹性壳体的振速分布和噪声特征，弥补了常规频域间接法对短时宽带瞬态噪声模拟部分失真的不足，为冲击噪声的分析、预测和控制提供了参考。

摘要:针对发动机噪声的实验室快速预测需求问题，基于支持向量机（support vector machines， 简称SVM）、随机森林（random forest，简称RF）和多层感知机（multilayer perceptron， 简称MLP）等机器学习方法，提出了通过发动机表面结构振动时频域数据预测辐射噪声的方法。首先，在发动机半消声实验室内采集了多种工况下的发动机表面振动和辐射噪声数据；其次，根据不同机器学习方法的原理确定数据集和模型参数，并进行参数调优；最后，根据预测结果的最大绝对误差、平均绝对误差和中值绝对误差这3种评价指标来评估各算法的优劣。结果表明：多项式核支持向量回归（support vector regression， 简称SVR）在时域振动数据集中的预测表现最优；线性核SVR在频域振动数据集中的预测表现最好；时域数据建模需要基于多个测点进行，适用于预测精度要求高但设备算力不足的场景；频域数据建模可基于单测点进行，适用于预测精度要求不高但算力较高的场景。

摘要:针对传统故障诊断方法难以提取全面的故障特征以及泛化能力相对较弱等问题，提出了一种跨通道桥接图卷积神经网络（cross-channel bridge graph convolutional network，简称CCBGCN）的多模态故障诊断方法。首先，构造K近邻图获得不同模态的图结构数据，考虑到每个模态特有的故障信息，使用图卷积操作先获取各模态的故障特征，再跨越不同通道建立高效的桥接机制，促进特征的融合与补充；其次，针对多个模态中隐藏的共同信息，使用动态协同机制捕捉共有故障特征，从而提升模型的综合分析能力；最后，使用多通道融合Transformer模块实现多通道信息整合和故障诊断，所提出方法在数据集Paderborn和AUST上的准确率分别达到了0.995和0.984。实验结果表明，该模型可有效增强多模态故障特征，捕捉相似故障特征，在变工况下的诊断精度和鲁棒性均优于常用方法。

摘要:针对平钢板-混凝土复合结构或单一波纹钢结构在抗爆性能方面具有一定局限性的问题，根据波纹钢能够提高混凝土板抗爆性能的技术，提出了改变波纹钢夹角的加固方法。首先，将有限元法与光滑粒子法（finite element method-smoothed particle hydrodynamics， 简称FEM-SPH）耦合，建立接触爆炸荷载下波纹钢-混凝土板复合结构三维精细化数值仿真模型；其次，对波纹钢-混凝土板复合结构破坏模式的试验结果和模拟结果进行对比；最后，研究波纹钢夹角变化下复合结构的毁伤特征。结果表明：90^o夹角波纹钢的跨中位移、中心点处加速度和能量吸收值较30^o夹角波纹钢分别减小17.9%、88.6%和59.4%；复合结构的损伤范围随着波纹钢夹角的增大而减小，表现为混凝土板的爆坑和贯穿破坏；不同夹角波纹钢复合结构中混凝土板的失效体积随着波纹钢夹角的增加而减小，而复合结构的能量吸收值随着波纹钢夹角的增加而增大，主要由于因波纹钢会增加应力波的反射次数，从而达到减波吸能的效果。该研究成果可为波纹钢-混凝土板复合结构在结构抗爆防护领域的应用提供理论基础。

摘要:针对导管架平台结构损伤识别中数据不平衡问题，提出了一种基于一维条件生成对抗网络（one-dimensional conditional generative adversarial network，简称1D-CGAN）与长短时记忆（long short-term memory，简称LSTM）网络结合的导管架平台结构损伤识别方法。该方法将采集的一维损伤数据直接输入条件生成对抗网络（conditional generative adversarial network，简称CGAN），通过在判别器和生成器中添加标签信息构建1D-CGAN，利用标签信息控制其生成特定的新损伤样本，从而与完好状态样本组成平衡样本集。在此基础上，将划分的训练集输入到LSTM进行模型训练和损伤识别。实验结果表明：随着不平衡程度降低，所提出方法的识别准确率不断提高，当数据集达到平衡时，识别准确率能够达到92.5%；与其他方法相比，所提出方法的识别准确率和精确率均有明显的提高。该方法提高了模型的分类性能，为不平衡数据下海洋结构损伤识别提供了一种新思路。

摘要:针对永磁同步发电机气隙动偏心故障下关键部件振动特性研究不足的问题，提出便捷经济的发电机动偏心实验模拟方案，分析发电机定子、定子绕组与转子在动偏心故障前后的振动特性。首先，通过建立理论解析模型，揭示动偏心对定子单位面积磁拉力、绕组电磁力与转子不平衡磁拉力及相关部件振动特性的影响机理；其次，构建有限元模型并进行电磁与谐响应分析，阐明定子、绕组及转子的激振力与振动响应特性；然后，搭建基于轴承内圈更换的动偏心实验模拟装置并进行关键部件的振动测试，实现不同偏心程度下的实验验证；最后，对理论、仿真与实验结果进行对比验证，三者结论一致。结果表明：正常情况下定子单位面积磁拉力与绕组电磁力频率成分主要为直流与二倍频，定子及端部绕组的振动频率成分主要为二倍频，转子因无不平衡磁拉力激励故无振动；但动偏心故障下定子单位面积磁拉力与绕组电磁力及二者的振动响应会产生原频率加减转子转频的边带频率成分，而转子受到方向不断变化的不平衡磁拉力，产生频率为转频的振动，且关键部件的受力及振动幅值随着偏心程度的增大而增大。

摘要:针对转子故障数据集因“维数灾难”、标签样本有限导致故障辨识精度低的问题，提出了一种基于半监督超边界Fisher分析（semi-supervised hyper-marginal Fisher analysis， 简称SHMFA）的故障数据集降维算法。首先，利用标签样本的类内、类间近邻点分别构建类内、类间超图，通过无标签样本的近邻点和远离点构建无监督本征超图和惩罚超图；其次，以压缩类内信息、分离类间信息为准则构造目标函数，实现故障数据集维数约简，SHMFA通过构造超图充分刻画故障数据集的高维空间结构特性；最后，以转子系统振动信号构成的高维故障数据集为对象，采用K近邻分类器（K-nearest neighbor， 简称KNN）对该算法的性能进行验证。结果表明，本算法优于传统的数据降维算法，能够优化旋转机械运行状态表征的数据结构模型，并提高故障分类的精度，为数据运算提供理论依据。

摘要:为实现高空间分辨率的结构模态振型识别，提出了一种基于视频测量的结构连续模态辨识方法。首先，引入基于光流的视觉模态分析方法对一定数量的区域进行分析计算，得到结构频率、阻尼比和初始位移；其次，对各区域边缘像素点梯度矩阵进行奇异值分解，得到主方向向量，并将初始位移投影在主方向上，得到主方向位移；然后，利用结构连续性条件对整体位移进行恢复和修正，得到结构连续模态；最后，通过拱形模型试验对所提出方法进行验证，将识别频率、阻尼比与激光测振仪的测量结果进行对比。试验结果表明：前5阶的频率识别误差均小于0.15%；阻尼比识别误差除第3阶外均小于0.07%；识别振型与有限元仿真对比，前5阶的模态置信准则值均大于0.95；所提出方法仅针对选定区域分析计算，计算量小，且能够对图像梯度信息不足区域的位移进行恢复和修正，得到结构连续模态。

摘要:针对往复式压缩机在线监测以及智能化故障诊断预警实际需求，提出一种等参元归一化示功图预处理方法。首先，使用转换示功图坐标域的等参元方式归一化处理示功图；其次，将归一化后的示功图输入卷积神经网络进行分类识别，实现压缩机数据的自学习与故障智能诊断；最后，针对部分易混淆故障类型，将融合阀盖振动频域信号作为模型附加输入，可显著提升模型的识别准确率。采用等参元方式归一化处理过的示功图，无需考虑工艺变化、环境改变等造成示功图图形改变的因素，处理后的样本有助于神经网络智能识别，有更高的准确率和普适性。经480个模拟仿真和实验台故障数据验证表明，未融合信号前模型的诊断准确率为97.99%，融合信号后模型的诊断准确率达到100%，可用于往复式压缩机的故障识别和健康管理。

摘要:为研究聚酰亚胺（Kapton）膜材应力松弛性能，对其进行了不同初始应变（0.02、0.2、0.4、0.6）和不同温度（23、50、80、110和140 ℃）的应力松弛试验，获得了材料在各种工况下的应力松弛曲线及应力保持率数据，并用经典Maxwell模型、广义Maxwell模型和分指数模型进行拟合。研究表明：Kapton膜材有明显的非线性和应力松弛特性；应力松弛过程中最大应力和稳定应力随着初始应变的增大而增大，随着温度的增大而减小；应力保持率随着温度和初始应变的增大而减小，并得到了稳定应力和温度之间的关系式。该研究结论可为Kapton膜材黏弹性理论、充气天线结构设计提供参考。

摘要:通过对熔融沉积（fused deposition modeling， 简称FDM）3D打印过程中熔丝填充方式的重新规划，使打印件仅依靠熔丝间的黏合力在拉伸方向完成成型与受力，避免了重力对该方向成型与力学性能的影响，以此模拟空间在轨3D打印样品在竖直方向的抗拉性能。同时，基于3D打印机热床本身的动力学特性，以振动辅助打印，研究其对打印件抗拉强度的影响。试验结果表明：在振动辅助下，不同打印参数的打印件力学性能提升效果存在差异；提升效果最佳的是打印速度组，抗拉强度最低提高了4.96%，最高提高了7.97%；提升效果最差的是打印温度组，抗拉强度最低提高了3.34%，最高提高了4.99%，这说明振动能够提高空间环境下FDM 3D打印的抗拉强度。

摘要:针对传统基于单通道信号的轴承故障特征提取方法未考虑故障信号的时空覆盖范围差异，以及单个信号所承载信息的有限性，在强背景噪声及干扰下难以有效提取出早期的微弱故障特征问题，提出了基于自适应多通道卷积稀疏（adaptive multi-channel convolutional sparse，简称AMCCS）模型的早期微弱故障特征提取方法。首先，构建了通道字典和卷积字典，分别用于学习多通道信号中的通道信息和信号中的故障信息，以实现从多通道故障信号中自适应地学习共有的微弱故障特征信息以及通道权重信息；其次，开发了一种高效的迭代更新算法，用以处理通道字典和卷积字典的更新问题；最后，采用低信噪比的轴承故障仿真信号和实验信号对算法进行验证。结果表明，在低信噪比环境下，该方法在轴承故障特征提取方面表现出显著的优越性和鲁棒性。

摘要:针对碳纤维增强复合材料（carbon fiber reinforced polymer， 简称CFRP）缺陷检测通常由人工进行，存在检测效率低和漏检等问题，以掩码区域卷积神经网络（mask region based convolution nerual network，简称Mask R-CNN）为基础，提出了一种新的碳纤维增强复合材料缺陷检测网络（carbon fiber reinforced polymer defect detect region based convolutional neural network，简称CFRP-DDRCNN）。首先，该网络前端设置了图像裁剪和背景去除模块（background removal module，简称BRM），以提升网络的缺陷检测效率和精度；其次，引入分割图像数据集，将其和原图像数据集一起进行网络训练，以提高网络的缺陷检测精度；然后，引入注意力机制，提高网络的缺陷特征提取能力；最后，通过缺陷尺寸聚类对锚框参数进行优化，以提高缺陷检测精度。实验结果表明，所提出的CFRP-DDRCNN具有良好的CFRP缺陷检测性能，能有效提高CFRP缺陷的检测精度，与Mask R-CNN相比，CFRP-DDRCNN使CFRP缺陷检测的平均精准度提高了87.74%。

摘要:涡桨飞机座舱的主动噪声控制系统普遍采用传统的多通道滤波x最小均方（multichannel filtered-x least mean square， 简称McFxLMS）算法，该算法的计算量随着通道数的增加而激增，严重影响控制效果。针对该问题，基于连续局部迭代-McFxLMS（sequential partial update-McFxLMS， 简称SPU-McFxLMS）算法，开发了多通道主动噪声控制系统。SPU-McFxLMS算法通过更新部分滤波器权值，在保证收敛精度的同时能够显著降低计算复杂度。首先，对比分析了传统McFxLMS算法与SPU-McFxLMS算法的原理差异，通过理论推导证明其计算效率提升特性；其次，建立了算法仿真模型，通过仿真验证了理论分析结果；最后，基于SOM-TL6678核心板开发了16通道的主动噪声控制系统，并搭建飞机座舱地面模拟实验平台进行实验。结果表明，该系统在108 Hz和216 Hz双频噪声场景下，各位置的平均降噪量能够达到10 dB以上。

摘要:针对轮毂电机驱动电动汽车不平衡电磁力引起的垂向振动恶化问题，提出一种基于模型预测控制（model predictive control， 简称MPC）理论的半主动悬架控制方法。首先，建立由轮毂电机和空气悬架（hub motor-air suspension， 简称HM-AS）系统组成的轮毂电机驱动电动汽车七自由度半车模型，并基于随机路面进行实车试验来验证模型的准确性；其次，根据车辆综合性能指标构建成本函数，以悬架动行程和可调阻尼减振器生成的阻尼力为约束条件，建立模型预测控制器；最后，模型预测控制器根据当前车辆状态参数求解最优阻尼力。仿真结果表明，基于MPC的半主动悬架可以有效改善不平衡电磁力带来的垂向振动恶化问题，且车辆各项评价指标的功率谱密度在人体敏感频域范围内下降明显，提高了车辆的乘坐舒适性。

摘要:为了实现直升机旋翼桨叶表面的压力测量，提出一种基于压敏涂料（pressure sensitive paint，简称PSP）测量技术的试验方法。首先，采用在线标定方式确定PSP的压力敏感度；其次，构建PSP测量系统，利用单脉冲寿命法获取旋翼桨叶表面的压力分布图像；最后，进行直径为2 m的模型旋翼桨叶表面压力测量试验，获取悬停工况和前飞工况在不同状态下的桨叶图像，通过标定数据计算得到桨叶表面压力分布。试验结果表明：PSP测量技术能够获取桨叶表面压力比值、压力系数分布数据和流动显示图像；通过PSP测量得到的桨叶表面压力分布符合规律，且前行侧和后行侧桨叶的表面压力分布接近；沿着桨根到桨尖方向出发至距离桨根0.87 m处，桨叶的弦向压力比值与压力系数分布趋势一致，与传感器的测量结果相比，压力平均性误差和重复性误差均在5%以内，满足桨叶表面压力测量需求。研究结果验证了该试验方法的可行性，可为直升机气动机理性研究提供试验数据支撑。