在模态测试中实现改进的模型相关性

具有紧密耦合模式的结构的模态测试是非常频繁执行的任务。在许多情况下,结构具有非常相似的谐振频率模式。在这种情况下,板的特定弯曲模式可能以与其扭转模式几乎相同的频率发生。在更复杂的几何形状和结构中,这种“意外”频率退化是司空见惯的。但是,当计划高度对称结构时,预计耦合模式将是“设计”。

在有限元(Fe)模拟中,所有这些模式分别发现。然而,在现实世界中的测试中,从测量数据中提取模式可能是一个挑战。该应用程序说明引入了一种新方法,用于使用MIMO测试(多重输入,多重输出)分离紧密间隔模式,该模式使用了两个自动模量锤。

由SAM可扩展的自动模锤激发的PSV-3D XTRA扫描振动仪测量断裂盘。

Figure 1.由SAM可扩展的自动模锤激发的PSV-3D XTRA扫描振动仪测量制动盘。

The Need for Modal Extraction Using MIMO

在制动盘的情况下,峰的频率分裂通常很小,因为磁盘通常高度对称。当对测得的挠度形状以稍微扩大的共振的最大频率进行动画化时,可以看到两种基础模式形状的效果,并且无法彼此分开。对于FE相关性,工程师希望从测试数据中取出所有模式形状,并将它们与FE模拟中的相应模式相关联。

通过使用特殊的模态分析软件(例如PolyWave或femtools),通过曲线拟合测量数据来实现此提取。如果对象的不对称性足够大,并且可以比较基础模式的激发,则模态提取可以分离对称模式,并在使用一个固定点的一个激发源时,可以正确地关联总数据集。通常,这些条件无法实现,对于某些甚至所有模式,可以提取两种对称模式中的一种。

让我们考虑旋转对称的制动盘的情况。由于其对称性,FE模型计算出两种第一个弯曲模式,均以相同的频率,但在两个模式形状之间的节点线路中有45°移动。在实际的模态测试中,情况不太理想:

  • The disk is not completely symmetric, which leads to a frequency splitting of the two resonances and separated peaks in the spectra. Dependent upon the amount of separation and damping (peak width), the peaks may be resolvable or appear as a marginally widened single peak.
  • 每个共振的幅度都取决于选定的激发位置。例如,如果激发位于一个模式的挠度形状节点附近,则一种共振会掩盖光谱,另一个共振几乎无法检测到。

The use of test data acquired by exciting at two or more locations will frequently overcome this issue. This approach using multiple excitation locations is named MIMO - (multiple-input, multiple-output). MIMO tests are usually performed by fixing two or more shakers to a structure and performing a principal component analysis of the obtained data to separate the influences from each excitation source.

由于这些振动器接触结构,因此它们会影响结构的振动行为。对于轻巧的物体或几乎没有阻尼的结构,尤其如此,在这种情况下,振动筛的扰动影响可以显着改变结果的结果。

A Better Approach: Scanning Laser Doppler Vibrometry (SLDV) with Automated Modal Hammers

扫描激光多普勒振动仪(SLDV)are top-of-the-line instruments for measuring the vibration response without mass-loading or changing the damping of the test object. Beyond this, in comparison to mass-adding contacting transducers, a high spatial resolution scan is easy to perform with a focused laser beam, which clearly reveals the higher-order deflection shapes. Similarly, an automated modal hammer with its transient impact avoids changing the vibration behavior of the object under test and is an ideal match for a modal test when using scanning vibrometers.

目前,有报道称使用几个振动器或一个锤子激发仪进行了MIMO测试。但是,文献中没有使用扫描振动仪和两个锤子兴奋剂进行的MIMO测试。在以下实验中,测试了这种极为有益的设置。

Experimental Setup

制动盘悬挂在软泡沫上,并通过Polytec SAM可伸缩的自动模量锤激发。3D表面速度以256个单独的扫描点测量Polytec PSV-3D XTRA扫描振动仪。Two measurement runs were undertaken, each one relating to a different hammer excitation position. The results for the first bending mode are shown in the following images. The marked points correspond to the respective excitation locations. The beginning excitation point predominantly excites the resonance that is seen on the left-hand side; the second point’s response is seen on the right-hand side.

模态提取的数据处理

同时使用两个激发源(即两个振动器),而PSV软件的集成PCA(主要组件分析)选项可以用于分离以下后处理中每个激发源的影响。在这种情况下,分别执行测量结果,从而创建两个独立的数据文件。可以将两个数据文件手动合并到一个通用的通用文件中,并将其导入到PolyWave或FemTools软件中以进行模态提取。然后,与仅具有一个激发点获得的结果相比,将观察结果。

对于使用稳定图作为基础的模态提取,必须指定最大的模态顺序。此参数的正确选择对于结果的质量至关重要:如果选择得太低,并非所有模式都会被提取,从而掩盖了近距离对称模式的分离。如果选择得太高,则可以看到许多与“真实”物理的无关计算模式。后一种效应导致MAC(模态保证标准)矩阵中的大而偏离的值,该矩阵量化了获得的模式形状的相似性。

由于对称共振仅略有分离,因此曲线拟合在小光谱段中进行。每个片段包含一个或两个可见峰,并对应于一个至三个基础模式形状。从模拟的结果中,预期在选定的频率范围内预期11个模式,5对和1个旋转对称模式。

激发点;第一个激发点的OD(左),第二激励点的ODS(右)。

Figure 2.激发点;第一个激发点的OD(左),第二激励点的ODS(右)。

Single Excitation Point Results

首先,通过单个激发点测量结果进行模态提取。在这种情况下,尝试了两种评估方法:一种最大模态顺序为12,最大值明显更高的60阶。对于12个最大订单1211模式,再加上一种计算模式(图3)。对于60个最高阶段,出现非物理计算模式:指示13个模式而不是11个物理模式。AUTOMAC中值得注意的异位值表示计算模式。更重要的是,在2.065 kHz大约2.065 kHz和3.250 kHz左右的12和12和13左右的两个模式对分开(图4)。

模式
#
Frequency
[赫兹]
Damping
[%]
MPC
[%]
MPD
[*]
MAC别名
[%]
☑1 1141.057 0.04 99.9 1.6 0.4
☑2 1613.210 0.23 100.0 1.1 99.3
☑3 1619.208 0.16 99.8 2.1 99.3
☑4 2065.746 0.03 99.5 3.9 0.0
☑5 2299.589 0.18 99.8 2.4 0.0
☑6 3186.371 0.09 97.7 10.4 0.4
☑7 3249.870 0.06 99.5 4.4 0.2

模式表和AUTOMAC进行单个激发点测试,最大值为12。

Figure 3.模式表和AUTOMAC进行单个激发点测试,最大值为12。

模式
#
Frequency
[赫兹]
Damping
[%]
MPC
[%]
MPD
[*]
MAC别名
[%]
☑1 1141.088 0.03 100.0 1.0 0.4
☑2 1145.476 0.04 100.0 0.4 0.2
☑3 1612.595 0.21 100.0 0.7 0.1
☑4 2065.520 0.04 99.5 3.5 15.1
☑5 2065.668 0.04 93.8 15.2 15.1
☑6 2286.801 0.17 99.8 2.4 0.4
☑7 2299.565 0.19 99.9 1.8 0.4
☑8 3186.303 0.08 99.8 1.9 0.4
☑9 3195.274 0.11 99.8 2.3 0.2
☑10 3249.974 0.06 99.8 2.5 1.7
☑11 3251.203 0.05 96.8 10.5 1.7

单个激发点测试的模式表和AUTOMAC,高最大顺序为60。

图4。单个激发点测试的模式表和AUTOMAC,高最大顺序为60。

模式
#
Frequency
[赫兹]
Damping
[%]
MPC
[%]
MPD
[*]
MAC别名
[%]
☑1 1141.073 0.03 100.0 1.0 0.5
☑2 1145.486 0.05 99.8 2.1 0.4
☑3 1613.324 0.25 100.0 1.1 99.5
☑4 1618.715 0.22 99.8 1.9 99.5
☑5 1631.379 0.07 96.8 9.5 91.1
☑6 2065.015 0.07 98.4 7.0 78.6
☑7 2065.995 0.03 97.0 10.3 78.6
☑8 2287.820 0.16 99.8 2.8 0.7
☑9 2299.319 0.20 99.6 3.7 1.3
☑10 3186.388 0.09 99.8 2.1 0.4
☑11 3195.319 0.10 99.1 4.0 0.3
☑12 3249.786 0.07 99.9 1.8 23.0
☑13 3251.546 0.05 88.6 20.1 23.0

模式表和AUTOMAC进行双激励点测试,最大值为12。所有模式均已识别并良好分开,没有介绍计算模式。

图5。模式表和AUTOMAC进行双激励点测试,最大值为12。所有模式均已识别并良好分开,没有介绍计算模式。

MIMO结果,使用两个激发点

接下来,处理两个激发位置的MIMO结果。由于结果是从两个单独的测量运行中获得的,这些测量运行在测试后合并为一个文件,因此不需要主成分分析(PCA)。这是因为第二激励源对从开始源到输出测量点的传输函数没有影响。

从the curve fitting, it was quickly confirmed that there are notable benefits when using the combined file with two excitation locations. Beginning from a low modal order, the fitting process works reliably, reducing evaluation time and leading to a complete set of modes without the addition of non-physical modes.

仅使用12个模态订单来实现此结果。在图5中,演示了结果模式表和相应的自动-MAC矩阵。从图6中的模式表和Automac图中,很明显提取的模式很好地解耦。在观察模式形状时,很明显所有相关模式均已找到。找到所有对称模式。模式三是旋转对称的,只能在一个实例中看到。

In Figure 7, the modal participation factor records that for many modes, one of the excitation sources (reference 1 or 2) is dominant. This confirms that separating modes becomes a lot easier with the use of two excitation points. For modes five and ten, the participation of the two excitation points is more even. This means that the excitation points were not the best selected for the total separation of these two specific pairs of symmetric modes, but are still tolerably suited, as is viewed in the mode shape table and the Auto-MAC. The two excitation locations that are superposed on the first pair of symmetric mode shapes in Figure 8 illustrate this prior point.

显然,起始激发点的最大值是第一个模式形状,这是第二模式形状的最低形状,而另一种形状则是。这提供了确认,使用两个激发点,将此模式对分解变得容易得多。

完整的提取模式形状。

图6。完整的提取模式形状。

双重参考测试的模态参与因子。

图7。双重参考测试的模态参与因子。

相对于第一模式对的最大值显示了激发点。

图8。相对于第一模式对的最大值显示了激发点。

结论

总而言之,结合一个PSV-3D扫描振动仪with two SAM Scalable Automated Modal Hammers, a top-of-the-range MIMO modal test was conducted and was extremely useful for mode separation, symmetric structures and FE model correlation.

特别是,对于轻巧且低阻压的对称结构,两个或多个振动器的质量负载效应阻碍了质量结果,这种方法是一个真正的现实选择。

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    Polytec。(2019, November 27). Achieving Improved Model Correlation in Modal Testing. AZoM. Retrieved on July 18, 2022 from //www.wireless-io.com/article.aspx?ArticleID=18376.

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    Polytec。“在模态测试中实现改进的模型相关性”。azom。18 July 2022. .

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    Polytec。2019.在模态测试中实现改进的模型相关性。Azom,2022年7月18日,https://www.wireless-io.com/article.aspx?articleId=18376。

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