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高超声速飞行器是近空间领域的研究热点，它涉及到的多场耦合动力学分析是其研究难点，诸如气动加热分析、非定常气动力分析、温度场分析、热弹性耦合和热模态分析、耦合动力学的数学模型建立等。其中，热模态分析是解决上述由气动加热引起的结构/温度场耦合问题的一个承启环节。
目前，国内外对于热模态分析的研究大多集中在仿真分析上，而缺乏足够准确的实验数据对其加以确认。由于热模态试验分析的特殊性，即结构的温度场变化与控制，以及振动信号测量困难等，传统的实验方法已经不再完全适用，这就要求研究者必须寻求新的有效的热模态试验方法来识别其热模态参数。
基于此特殊情况，本文探索将光测力学中的数字图像相关方法应用于识别结构的（热）模态参数。本文研究表明，在一定条件下，基于数字图像相关的结构热模态参数识别实验方法，结果准确、可信度高，有其独特的优越性。全文的主要研究工作如下:
概述了模态参数识别及其数字图像相关的基本理论及其方法在介绍研究背景、研究现状、研究意义等基础之上，本文介绍了模态参数识别及数字图像相关的理论和方法，并寻求将数字图像相关方法用于结构的热模态参数识别。
发展了将数字图像相关方法应用于结构的热模态参数识别的实验方法这种方法的本质是时域识别方法。首先，在一定的温度情况下，用力锤恰当地敲击结构（悬臂梁、悬臂薄板），使其产生尽量包含多阶模态的自由振动，与此同时，使用高速摄像机采集结构处于振动时期的时间序列图像;然后，运用数字图像相关方法（图像相关分析软件UU）对采集的图像进行相关性处理，分析得到结构待识别点的“时间一位移”关系的离散数据;最后，运用数字信号处理的相关理论对离散数据进行分析。本文采用Morlet连续小波来识别结构的模态参数。相应地，改变结构的温度，重复上述实验方法。一系列实验表明，这种方法具有很高的识别精度。
研究了在不同温场下结构的模态参数变化规律通过对比数值仿真和基于数字图像相关的结构热模态实验，研究在不同温度场中，结构的模态参数变化及其规律，即随着全场温度的升高，每阶模态频率波动性地下降，阻尼比波动性地升高，主振型几乎不变，这为以后热模态分析模型的确认提供了实验依据。