模态分析的定义

模态分析是找出结构内在固有振动特性的方法。如果这些特性已知,结构的所有复杂振动都是对某一激励的响应,都可以表示为这些固有振动状态的叠加。因此,如果已知结构的固有振动状态,结构的大部分振动行为就能得以预测。固有振动特性通过模态振型、固有频率和阻尼来定义。

可以用纯粹的模拟方法(如有限元(FE)方法)获得结构的振动模态,或通过试验将采集的系统输入与输出信号经过参数识别获得结构的振动模态,即试验模态分析。

试验模态分析和模态测试

模态分析是找出结构内在固有振动特性的方法,固有特性是指结构的频率、阻尼和模态振型及其动态特性。标准的试验模态测试搭建需要传感器技术(力传感器、加速度计、摄像机或非接触式激光测振仪)、数据采集和用于监测和分析测试数据的计算机(DAQ)。

下方链接介绍了一些关于结构振动的基本概念和解决结构动力学问题的一些数学方法。欢迎您免费注册下载白皮书。

试验模态分析的应用

在试验模态试验中,首先测试结构的振动响应。激励应该采用宽频谱,以激出所有相关的固有频率。通常,还需要获取激励谱,从而得出输出-输入的传递函数。试验装置的搭建也很重要,以避免被测结构受到环境或激励过程本身的任何不必要干扰。典型的试验搭建需要将结构悬挂在软橡胶绳上,或将其置于软泡沫上,使其与环境解耦,并使用模态力锤等进行激励。

然后,将测得的频响函数与包含被测结构固有模态的数学模型进行曲线拟合,最终获取结构的固有频率,阻尼和模态振型。这些模态结果能为工程师们和开发人员提供有价值信息,例如,在新品设计的早期阶段进行模拟仿真,或者在工程和建筑业中使用更多的轻质结构来优化设计。模态分析的典型应用包括整车, 汽车航空航天和机械工程中的各种精密部件,以及微技术中的微型部件。

Polytec Magazine

Experimental modal analysis of gear wheels
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轻量化结构的试验模态分析

试验模态分析中的激励

为进行振动测试和试验模态测试,被测结构需要发生振动。一些被测结构能自身产生振动(如电机或风扇等),另一些被测结构则需要外部激励。对于前一种类型,可以在一定程度上使用工作模态分析,而第二种则是试验模态测试典型应用。在试验模态分析中,有不同的激励方法,其中典型的激励方式包括激振器激励、扬声器或手动力锤或自动模态力锤的宽频激励。用于试验模态分析的一些常用的激励信号有:

  • 正弦激励信号,用于测试某一特定频率下的振型
  • 伪随机信号,是宽频激励信号,在每个频率上显示出相同的振幅但相位随机
  • 周期线性调频信号,是一种特殊类型的伪随机信号,各个正弦信号的相位不同,在需要最大激励时建议使用
  • 白噪声,是一种随机信号,可自适应测试带宽,在带宽内频谱能量分布是平均的。

SIMOMIMO模态测试方法

标准测试是单输入多输出的SIMO测试:包含一个激励源和多个响应通道,一般要么使用多个加速度传感器,要么使用扫描式激光多普勒测振仪(SLDV),其中扫描式激光多普勒测振仪是如今普遍使用的测试装置。结果可以拿来直接分析,以及输入至曲线拟合软件中来提取单个模态。

MIMO多输入多输出测试,适用于高阻尼大结构,或在一个激励位置不能激励出所有模态的结构,如对称结构、制动盘等。

模态测试是密集模态结构的一项常规测试。结构的不同模态可能具有几乎相同的共振频率。例如,板结构的特定弯曲模态可能与其扭转模态出现的频率几乎相同。这种“偶然”的频率简并在更复杂的几何和结构中也是常见的。

另一方面,当一个结构被规划为高度对称时,耦合模态是设计所期望的。在有限元(FE)模拟中,所有这些模态都会分别出现。然而,在实际测试中,从测试数据中提取模态则面临挑战。本文介绍了一种利用3D扫描式激光测振仪和两个自动模态力锤进行MIMO测试(多输入多输出)来分离密集模态的新方法。

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试验模态分析(EMA)软件

工作变形作为试验模态测试的结果,可看作是特定的模态试验激励的结果。为了将这些测试结果与基于有限元模型的数值模态分析的计算结果进行比较,需要进行第二步操作,即曲线拟合。在纯测试结果中,模态仍可能发生耦合。机械系统的动力学特性可以描述为特征模态的叠加,一个模态被认为是一个单自由度(SDOF)。在曲线拟合中,有多种方法提取SDOF结果,典型的是基于奇异值分解(SVD)。

试验模态分析软件包(如PolyWave)可进行曲线拟合,并将EMA测试结果与FEA结果在MAC分析中进行比较。再将研究结果,如阻尼值、特征频率和特征向量,反馈到模型中更新有限元模型参数。

试验模态分析的测试解决方案

更多信息,请登录如下页面,了解Polytec扫描式激光测振仪如何导入、测试、比较、评估、后处理和记录所有模态测试数据?激光多普勒振动测试的非接触式技术的工作原理,如何进行单点、1D、甚至3D扫描整个样品表面?

对于形状复杂的大型结构,基于工业机器人的自动化测试能够显著减少测试时间和成本。

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