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圖 3 等效點聲源識別以上各種聲源識別方法都能幫助仿真工程師構建從聲源定義到振動噪聲傳播路徑模擬再到響應計算的完整流程。上述流程中，也可以使用仿真得到的振動或者噪聲結果進行等效聲源的推導。基于振動測試結果反推結構載荷這一期，我們將介紹第一種振動識別方法：基于振動測試結果反推結構載荷。其他識別方法將在后續的文章中加以介紹。

True-Load 是一款基于實測應變進行載荷識別的軟件，該軟件主要功能包括測試預分析和載荷識別分析。測試預分析決定如何有效地布局應變片的位置和方位；載荷識別分析則是根據少量的實測應變時間歷程數據和有限元單位載荷模型結果，準確地識別出有限元模型相應的“真實”時間歷程載荷譜。

上期文章我們介紹了基于振動測試結果反推結構載荷，點擊可查看《Actran聲源識別方法連載（一）：結構載荷識別》。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表面振動識別方法。通過實際工作狀態下的聲音測量數據結合聲源結構表面的空氣薄膜模態，反推出各階薄膜模態的參與因子，從而了解聲源表面的真實振動情況。

Joint Finder按類型（1D、2D、3D、板件（2D、3D、未定義）和梁-板連接（工具可確保識別到此類連接））對連接進行分類。對于其他梁連接，分類取決于單元方向、約束和用戶自定義的識別設置。識別出的連接可以用作下述其他工具的判斷基準。 Beam Member Finder使用上述識別出來的連接，在Y、Z方向以及扭轉方向上識別梁構件并進行分段。

此類仿真在多數預報和優化場景中效果顯著，但其前提是必須掌握載荷的頻譜特性，以便針對載荷頻譜相關的特定頻率進行傳函優化。然而，優化效果仍需通過測試進行驗證。若響應未達到優化目標，則需重新優化傳函。若能準確地將實際載荷直接添加于仿真模型進行分析，則可以直接從響應頻譜中識別優化的頻率及貢獻路徑，從而定量地驗證優化算法。此過程的難點主要在于對載荷的定義。

CFD 工具還可以分析機翼或螺旋槳等飛機結構的行為，以識別不同操作條件下的任何不穩定顫振模式。顫振誘發因素的識別和氣動載荷與結構變形之間循環效應的分析可以反復進行，直到獲得理想的解決方案，即降低顫振和提高性能的單一優化設計。

時域識別方法的優點是能利用運行狀態下機器的振動信號，適用于不能在實驗室測試的大型結構；缺點是天然振源的激振力往往無法測定和控制，而僅能由響應值來識別，故精度較低。 載荷識別　　指分析和確定振源的性質（是有規律的還是隨機的？是定力還是定運動？等等）、傳播途徑及振源施加在系統上的載荷譜（即載荷的時間歷程）。載荷識別也叫環境預測，它可為分析系統的動力響應和振動原因等提供數據。

施加載荷 隨著鋼筋混凝土板的最終離散化，施加載荷。 通過在y方向施加g=9.81m/s2的重力加速度，產生現場恒載。然后進行載荷極限分析。 表面壓力載荷施加在混凝土板的頂面上，隨后增加，直到達到載荷極限。 載荷極限以數值收斂損失為標志，也可識別為所得載荷/位移曲線的水平切線。

單擊Scan Now，將已識別的數據加載到Available Test窗口中。選擇shaft_loads.s3t然后點擊>按鈕。 4. 單擊對話框底部的Add to File List，將該數據插入到DesignLife Available Date中。 時間部分在DesignLife界面左側的Available Date窗口中。

True-Load軟件基于該性質對線性響應的結構進行載荷識別，如果整體結構中存在局部非線性行為，如螺栓連接和焊縫區域局部塑形變形、結構中存在橡膠件等，該載荷識別方法仍然適用。 圖2 True-Load載荷識別原理2、載荷識別流程 采用True-Load軟件實現工程機械中連桿載荷識別的過程，如圖3所示。

此類仿真在多數預報和優化場景中效果顯著，但其前提是必須掌握載荷的頻譜特性，以便針對載荷頻譜相關的特定頻率進行傳函優化。 然而，優化效果仍需通過測試進行驗證。若響應未達到優化目標，則需重新優化傳函。若能準確地將實際載荷直接添加于仿真模型進行分析，則可以直接從響應頻譜中識別優化的頻率及貢獻路徑，從而定量地驗證優化算法。此過程的難點主要在于對載荷的定義。

本期海克斯康直播講堂請到了Adams技術專家李占東講師為我們帶來Adams Car 系列講座第四講：車輛動力學載荷分解，從系統級靜態載荷分解到整車級誤用工況載荷分析和整車虛擬試驗場載荷分析，全方位為我們展現Adams Car強大的載荷分析能力，趕快報名。

對于隔振率低于目標值頻率點或潛在危險點，我們需要識別出該頻率下整車變形情況，即ODS分析，同時，為了識別出該狀態下，動力總成系統、車身等的模態參與和貢獻率等，需要定義被動點處隔振率方向上、特定頻率點的模態貢獻率。

因子分析在統計分析中有幾個目的和目標： 降維：因子分析通過識別較少數量的基礎因子來解釋觀察到的變量之間的相關性或協方差，從而幫助減少所考慮的變量的數量。這種簡化可以使數據更易于管理且更易于解釋。 識別潛在結構：它允許研究人員識別可能無法直接觀察到但可以從觀察到的數據中的模式推斷出的潛在結構或潛在因素。

為確保數據精度,在春在鎮飛行區南部架設1處地面基站,以隨時干預和控制無人機的飛行平臺和任務載荷。 2.2 數據處理 機載LiDAR獲取數據需進行必要的處理才可獲得HRDEM和數字正射影像圖(digital orthophoto maps, DOM)等信息。

而在振動疲勞分析中，環境時域載荷激勵往往是非常復雜的，為了提升計算速度，一般先將基于時間的載荷數據轉換為頻域PSD譜。比如，車輛在進行振動疲勞測試時，一般提取四個車輪中心處的載荷，如圖1所示，然后通過多體動力學軟件ADAMS構建整個車身模型獲取車身關鍵點的載荷，或者更復雜一點通過ADAMS軟件搭建測試路面、整車模型提取目標點的載荷，如圖2所示。

、壓強載荷工況、集中力載荷工況； create_Random：創建隨機振動載荷工況，可以創建指定國標PSD載荷，也可以創建自定義PSD載荷； create_frf：創建掃頻分析工況，可以指定掃頻范圍、掃頻方向、掃頻幅值等； create_z_shock：創建加速度沖擊工況，模擬部件承受正弦波加速度載荷工況

而在振動疲勞分析中，環境時域載荷激勵往往是非常復雜的，為了提升計算速度，一般先將基于時間的載荷數據轉換為頻域PSD譜。比如，車輛在進行振動疲勞測試時，一般提取四個車輪中心處的載荷，如圖1所示，然后通過多體動力學軟件ADAMS構建整個車身模型獲取車身關鍵點的載荷，或者更復雜一點通過ADAMS軟件搭建測試路面、整車模型提取目標點的載荷，如圖2所示。