使用全场振动仪的自动模态测试

在ANSYS会议和28^Th卡德菲用户会议2010年在德国亚兴举行的一种新方法提出了，这有助于将实验模态分析测试的整合到CAE数据链中。

这种方法合并了PSV-3D扫描振动仪使用机器人技术，并可以使用CAE数据来定义测试。模型更新过程的主要优势是与导入的FE几何系统和坐标系一起使用，并在所有节点点上自动收集数据。

光学与传统测试方法

案例研究将常规模态测试与加速度计与自动光学方法进行了比较（图1）。使用两种技术探测了铸造合金摩托车变速箱盖。重点更多地在于FE（有限元素）模型更​​新的好处，而不是比较技术的效率。FE模型是一种具有19994个节点和69019个元素的四面体网状类型。

图1：FE模型更新过程的两种方法的比较。中心：FE模型生成；左：加速度计模态测试；右：罗伯维布^®模态测试。

图2：带测量位置的CAD模型。由测量点产生的电线框架模型。

图3：用Robovib测量变速箱盖^®。

图4：Fe分析（左）与Robovib的模式形状的比较^®（中心）和常规测量值（右）。

图5：MAC比较FE模拟和三轴加速度计的测量。

图6：Mac比较FE模拟和Robovib^®测量。

加速度计测试

用加速度计测试时，用脉冲锤来激发变速箱盖。如图2所示，以14个测量点收集了测量。

与Robovib进行测试^®

光学技术可以使用来自正在测试的对象的现有FE模型产生的测量网格。通过不受物理安装和有线传感器的限制来克服传统测试技术的两个主要缺口：测量节点的空间密度和质量负载的有限。

通过克服这些约束，可以大大提高测量和模拟之间的模态保证标准（MAC）值，从而实现了更好的FE验证质量。导入的网格被大约10倍的倍数所致，它的数据点仍然比加速度计测试多100倍。

向机器人教授位置，以便可以测量盖子的每一侧以完全光学地扫描盖子。如图3所示，一旦在白天准备了测量后，将测量进行过夜。从1630个节点中收集了来自1630个节点的数据，并将每个机器人位置的结果自动缝合到一个无缝文件中进行分析。

使用VMAP模式分析软件包进行后处理。图4显示了FEA的前两种模式作为参考，还显示了不同测量方法的前两种模式的结果。

MAC分析

的关键好处之一罗伯维布^®是比较和更新有限元模型（FEM）的能力。在这种情况下，采用了TechPassion的VMAP模式分析程序来提取模态参数。这提供了Polytec的二进制文件格式的本地导入。

可以将模式形状和特征频率与根据仿真计算得出的值进行比较，并将模态阻尼添加到FEM中。现在可以将FEM调整为真实结构，并可以通过使用VMAP FE模型更新工具来创建增强的模型。

加速度计测试

传统加速度计测试的模态分析仅限于前两种模式，为592 Hz和933 Hz。来自测量和模拟的相同模式之间的MAC值在图5中显示为0.67和0.59。这些值表明测试的某些参数e。G。传感器和加速度计质量的位置和方向，降低了测量质量。

罗伯维布^®测试

可以使用100倍高点分辨率提取较高的变速箱盖模式。与加速度计测试相比，测量和仿真相同模式之间的MAC值接近1，显示出更近的匹配。前五个模式的MAC矩阵如图6所示，对角线值接近1，而异对决值接近零。这可以使测量模式与模拟模式进行精确匹配。

图7：CAE测试工作流程。

提高不完整比率

理想地代表后来的原型，生成了Fe网格。对于定义的工作条件，FE模型应能够预测这些组件的耐用性和动态参数。如图7所示，模态分析，特征频率和特征模式的结果通过实验模态测试的压缩值和模式形状证明。

通常，FE模型至少包含几千个节点。实际上，用于验证FE模型的测量仅具有Fe节点的子集。测量不完整。这种不完整用“不完整比率”一词说明了：

其中n是测得的节点的数量和n是Fe模型中的节点数。其他一些作者表明，FE模型更新的质量在很大程度上取决于不完整比率。

Grafe指出：“更新大型FE模型的真正挑战并不是模型的大小，而是可以通过更强大的计算机来解决的，而是小的不完整比率来解决的。”（使用测量的响应功能对大型结构动力学模型进行模型更新，博士论文，伦敦大学，1998年）。

测量节点的数量必须足够高，以建立FE模型的正确更新。因此，使用Robovib的自动方法显着减少了不完整性^®为优化的模型更新铺平了道路。

罗伯维布^®结构测试站自动化，全场3D振动测量

罗伯维布^®是一个3D振动测量站，可自动配置用于复杂形物体的全身振动映射。通过规避劳动密集型接触传感器，吞吐量，准确性和生产率都得到了提高。

例如，区分整个汽车车身的光学上可接近区域所需的测量时间从几天减少到几个小时。此外，罗伯维布^®系统可以无人值守，可以安排在白天或白天进行测量。测试字段和原型的使用效率更高，并且由于生产率提高，结果更快。

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