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上期文章我們介紹了基于振動測試結(jié)果反推結(jié)構(gòu)載荷，點擊可查看《Actran聲源識別方法連載（一）：結(jié)構(gòu)載荷識別》。這一期，我們將介紹第二種聲源識別方法：基于噪聲測試的薄膜模態(tài)表面振動識別方法。通過實際工作狀態(tài)下的聲音測量數(shù)據(jù)結(jié)合聲源結(jié)構(gòu)表面的空氣薄膜模態(tài)，反推出各階薄膜模態(tài)的參與因子，從而了解聲源表面的真實振動情況。

可以清楚地從0.35 Hz左右的第一個FA模式識別出主峰。我們還可以識別一些頻率高于1 Hz的較小峰值。這些峰值與較高的風(fēng)塔模態(tài)和葉片模態(tài)有關(guān)。我們還可以觀察到主頻以下的一些小峰值。

通過輸入-輸出信號的傅里葉變換計算得到實測的FRF離散值，再用最小二乘法進(jìn)行參數(shù)識別。2.缸體模態(tài)試驗模態(tài)試驗時測點信號要有高的信噪比，因此結(jié)合仿真分析結(jié)果，測試點盡可能遠(yuǎn)離模態(tài)節(jié)點，本次試驗建立了32個測量點，如圖2所示。測量時將缸體放在充氣輪胎上。試驗采用移動力錘，單點激勵多點激勵輸出的方式進(jìn)行。

3 模態(tài)參數(shù)估計 這一步是利用測量得到的頻響函數(shù)或時間歷程來估計模態(tài)參數(shù)，包括：固有頻率，模態(tài)振型，模態(tài)阻尼，模態(tài)剛度和模態(tài)質(zhì)量等。 模態(tài)分析的實質(zhì)是曲線擬合的過程，根據(jù)測量的數(shù)據(jù)（頻率響應(yīng)函數(shù)，FRF），通過曲線擬合獲得模態(tài)參數(shù)。獲得各階模態(tài)參數(shù)之后，又可以根據(jù)這些參數(shù)綜合出各個測點的FRF。

漢航NTS.LAB模態(tài)試驗平臺支持錘擊法、激振器法、OMA工作模態(tài)等模態(tài)測試方法，依據(jù)測量到的FRF數(shù)據(jù)、時域或PSD數(shù)據(jù)，使用相應(yīng)的識別方法獲取發(fā)電機端部繞組的模態(tài)參數(shù)（頻率、阻尼、振型、質(zhì)量、剛度）。

如圖7所示，經(jīng)過多次平均后，仍無法從頻率響應(yīng)函數(shù)中識別出關(guān)心的低階模態(tài)。 圖7 FRF與相干分析 激振器法相較于錘擊法，雖然激勵的能量可控制，由于尾舵結(jié)構(gòu)的間隙、摩擦等非線性因素較強的影響，往往會識別出虛假模態(tài)，且無法繪制力-頻曲線，無法為顫振計算提供可靠的數(shù)據(jù)結(jié)果。

二、NVH工具箱MAC 計算器支持模態(tài)選擇與重新排序、識別匹配模態(tài)、UNV節(jié)點的節(jié)點選擇和位置調(diào)整、UNV模型方向(坐標(biāo)系、剛體變換或3節(jié)點對齊)等等。應(yīng)力/應(yīng)變恢復(fù)應(yīng)力/應(yīng)變恢復(fù)根據(jù)模態(tài)坐標(biāo)文件 (MCF) 從模態(tài)分析得到的模態(tài)疊加計算彈性應(yīng)力/應(yīng)變。

重要更新：BK Connect 掃頻正弦分析 8406-A 識別和分析結(jié)構(gòu)固有頻率后處理分析結(jié)構(gòu)在受控正弦激勵下的響應(yīng)，結(jié)果包括總值振動級、諧波分量、頻響函數(shù)和總諧波失真BK Connect結(jié)構(gòu)動力學(xué)軟件模態(tài)參數(shù)識別得到的留數(shù)現(xiàn)在可以保存到模態(tài)表中，并用于頻響函數(shù)合成模態(tài)參數(shù)識別添加了Condensation優(yōu)化參數(shù)，以優(yōu)化穩(wěn)態(tài)圖的一致性和分辨率

圖1 模態(tài)測試的試驗件及支撐狀態(tài)圖2 NTS.LAB DSA數(shù)據(jù)采集軟件界面 試驗完成后，將測得頻響函數(shù)發(fā)送至NTS.LAB Analysis中，采用試驗模態(tài)分析模塊進(jìn)行模態(tài)參數(shù)識別，如圖3所示，識別出電路板的前10階模態(tài)參數(shù)列表如表1所示，對應(yīng)的振型如圖4所示：圖3 NTS.LAB Analysis參數(shù)識別過程中的極點穩(wěn)態(tài)圖表 1 識別出的模態(tài)參數(shù)

表面振動識別方式可以有四種實現(xiàn)方法：（1）在已有結(jié)構(gòu)有限元模型的情況下，通過振動測量數(shù)據(jù)反推出結(jié)構(gòu)載荷，從而獲得與真實工作狀態(tài)一致的結(jié)構(gòu)振動模型。（2）在已有結(jié)構(gòu)模態(tài)數(shù)據(jù)的情況下，通過振動測量數(shù)據(jù)反推出結(jié)構(gòu)模態(tài)的參與因子，進(jìn)而得到實際工作狀態(tài)下的結(jié)構(gòu)振動響應(yīng)。

識別共振風(fēng)險：通過模態(tài)結(jié)果，明確 PCB 的敏感頻率區(qū)間，為評估其與外部環(huán)境振動（如風(fēng)扇、發(fā)動機激勵）發(fā)生共振的可能性提供直接依據(jù)。 定位機械薄弱點：可視化分析各階振型，識別在振動中位移最大或應(yīng)變能集中的區(qū)域（通常為大型器件、板邊或懸空部位），這些位置是潛在的焊點疲勞與元件損壞風(fēng)險點。

本課題針對軸向柱塞泵殼體降噪?yún)^(qū)域識別難題，建立了液壓-多體動力學(xué)耦合模型以求解結(jié)構(gòu)噪聲激振力，建立了考慮軸向柱塞泵內(nèi)部多組件耦合關(guān)系的有限元/邊界元振聲模型，基于振聲模型開展模態(tài)和板面聲學(xué)貢獻(xiàn)量分析，精確識別了柱塞泵殼體降噪?yún)^(qū)域，為柱塞泵殼體優(yōu)化設(shè)計奠定技術(shù)基礎(chǔ)。

對后者，固有頻率繪圖作為近似圓，使用奈奎斯特圖接近的振型更容易識別和分開。 實驗模態(tài)分析（EMA）是一個振動測試方法，它對泵施加已知的力（在測試范圍所有頻率上恒定），泵由這個力單獨產(chǎn)生的振動響應(yīng)被觀察和分析。

（4）若測點布置于斜面上，需要對測點的X、Y、Z方向進(jìn)行歐拉變換，否則會影響模態(tài)振型的識別結(jié)果。（5）為了避免無法識別某一階的模態(tài)參數(shù)，測點應(yīng)避免選擇的各階振型的節(jié)點上。 3.2 建立幾何模型當(dāng)將整個車身建成一個組件時，在模態(tài)軟件中輸入一定數(shù)量（如30個）的測點坐標(biāo)之后，先進(jìn)行連線操作，不然輸入的測點過多，會導(dǎo)致分不清哪些點需要與哪些點相連。太多的測點會引起視角上的混亂。

通過在單個掃頻點激勵結(jié)構(gòu)，掃描正弦測量使您能夠識別和分析固有頻率。</li><li>在模態(tài)分析任務(wù)中，使用基于測試的查看器，驗證和對比結(jié)果。

同時，根據(jù)氣孔物體的特點，對16倍和32倍的下采樣層進(jìn)行了簡化，提高了識別效率。實驗表明該方法快速可靠。Hui Zeng等學(xué)者對非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)環(huán)境交際機器人多模態(tài)感知模型進(jìn)行構(gòu)建。改進(jìn)的PSOBT-SVM 在不改變SVM分類器數(shù)量的情況下優(yōu)化了分類精度，并證明了其在多模態(tài)觸覺信號分類方面的準(zhǔn)確性。3目標(biāo)識別和跟蹤技術(shù)運動物體檢測是識別給定區(qū)域或區(qū)域中物體的物理運動的任務(wù)。

該仿真APP適用于地鐵系統(tǒng)設(shè)計工程師、結(jié)構(gòu)分析師及緩沖器制造商，通過建立緩沖器的三維模型，用戶可以定義材料屬性、邊界條件、結(jié)構(gòu)參數(shù)等，進(jìn)行模態(tài)分析，得到緩沖器的多階固有頻率和振型。通過分析振型，用戶可以清晰地了解緩沖器在不同頻率下的變形模式，識別出可能導(dǎo)致共振的區(qū)域，從而進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計，確保緩沖器能夠在實際應(yīng)用中有效緩解沖擊力。

但是旋轉(zhuǎn)機械在運行狀態(tài)下所受的激勵以頻率為轉(zhuǎn)頻和轉(zhuǎn)頻倍頻的諧波激勵為主，白噪聲激勵的假設(shè)不再成立，OMA方法在旋轉(zhuǎn)機械的模態(tài)參數(shù)識別中受到了限制。PSD或HPSD中的諧波頻率可能會被錯誤地識別為共振頻率，產(chǎn)生虛假模態(tài)，也稱作“諧波模態(tài)”。