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需求： 前述文章已經從諧響應仿真計算后處理中，創建了結果txt文檔和掃頻曲線圖。本節給出如何將計算結果填充到word 報告中，實現仿真報告的自動創建。操作方法： 利用word 和 excel 的VBA編輯功能，以excel為控制界面，調用word模板，讀取txt結果數據，創建報告。

在諧響應分析中插入后處理命令，并且確保其中cmsel命令后面的集合名稱，與named selections中的命名“body1”保持一致。完成后處理Command命令修改后即可提交計算。計算完成后在結果文件夾中有txt文檔和Von Mises應力掃頻曲線。

圖3-1 分析步創建 ① 點擊有限元分析>諧響應，彈出諧響應分析步彈窗； ② 在諧響應分析步彈窗中，a.輸入最小頻率、最大頻率、掃頻點數、偏置參數分別為1，1000，20，3；b.勾選臨界阻尼，使用默認參數0.02。

●問題提出通過ANSYS Workbench進行電機不同轉速下振動噪聲分析，并且得到電機聲功率級、聲壓級、“噪聲瀑布圖”等結果，其中電機振動分析所需要的載荷由ANSYS Maxwell計算得到，利用Workbench平臺電磁-諧響應耦合功能，直接把Maxwell計算的電機電磁力結果直接映射到諧響應模塊里，再由諧響應模塊計算得到電機振動速度、加速度等結果，之后把諧響應模塊結果傳遞到聲模塊作為聲場計算的聲源

這里展示了一個在Actran中進行噪聲建模的案例。仿真結果分別顯示在圖2和圖3中。

圖 4導入Dytran分析結果導入Dytran分析結果建立BC Mesh組件，該組件能夠將振動結果映射到聲學網格當中，以進行聲輻射的計算。圖 5模型設置使用BC Mesh時，需要關聯Coupling Surface，將沖擊結果映射到Coupling Surface選中的聲場網格上。提交計算后，各監控點聲壓級曲線以及壓力云圖如下圖所示。

目標：1、理解諧響應分析的工作流程2、熟悉在 Ansys Mechanical 中通過命令片段定義粘彈性材料模型步驟：1、打開 Ansys Workbench，創建一個 “諧響應” 分析項目。設置單位系統為 (Kg, mm, s)。2、定義材料屬性。除默認的結構鋼材料外，新建一種材料作為粘彈性材料的占位符。

在新能源汽車電機噪聲優化中，該模塊可識別電磁徑向力波與定子模態的共振頻率，通過諧響應分析量化不同階次徑向力對殼體輻射噪聲的貢獻度，指導電機定轉子槽極配合優化，使電機噪聲降低 6-10dB (A)，且不損失輸出扭矩。

將實測結果與Actran仿真結果進行對比，可以發現只有0.2dB的誤差，精度大大提高。 圖.驗證：在距離7.5m處對比actran和測試結果發現僅有0.2dB的誤差。

汽車繼電器諧響應分析APP針對汽車行業常見的繼電器結構進行模態分析和諧響應分析，可實現以下功能：1.考察繼電器簧片材料屬性對固有頻率及諧響應結果的影響；2.考察不同外部激勵（大小及方向改變）對諧響應分析結果的影響；3.考察不同阻尼值對諧響應分析結果的影響；4.考察不同的掃頻設置對結果的影響。

將實測結果與Actran仿真結果進行對比，可以發現只有0.2dB的誤差，精度大大提高。

圖7 建立諧響應分析系統 邊界條件 導入Maxwell 2D中的電磁力計算結果，通過Imported Remote Loads將電磁力導入對應定子齒尖部分作用面上，如下圖所示。 圖8 電磁力導入 設置求解的頻率范圍為0-10000Hz，求解間隔為25，用完全法進行求解。 5.

1、模態計算模態計算結果如下所示。2、模態疊加法，諧響應掃頻計算諧響應掃頻提取端點加速度響應以及688Hz、1620Hz處的應力云圖如下所示。

頻率響應平坦度（F）以量測頻率響應曲線中的峰值 SPLmax為基準，通過公式計算平坦度： 其中 N 為量測點總數，SPLi 為各頻率點實際聲壓級。F 越趨近于 1，代表頻率響應曲線越平坦，音質越穩定。Actran可快速計算不同幾何參數組合下的 F 值，篩選最優設計。2.

自Actran 2023.2版本以來，新增了Equivalent BC analysis分析功能，旨在根據振動或噪聲的測量值求解結構力或聲源載荷強度。這種分析包括兩個步驟，整合了Actran常規分析功能與載荷反推功能：（1）提取每一種載荷（contributor）對目標測點響應的傳遞函數。（2）根據目標測點響應的輸入值，利用反推算法基于上述傳遞函數計算等效載荷的幅值和相位信息。

支持導入現有網格、創建新網格和修改網格。（目前可用的修改工具僅允許編輯 PID、移動、復制和刪除，但未來版本將最終包含所有網格劃分功能。）● 支持 ODB_2025 文件?！?提高ICFD內部IDFT方法的魯棒性。點擊了解產品更多詳情：Actran聲學仿真

ODYSSEE中針對36組訓練數據，采用交叉驗證方法尋找系統數據響應的最優機器學習預測算法：系統隔聲量-頻率曲線的最優機器學習方法為POD+Kriging，預測精度為87.4%；系統隔聲量總值的最優機器學習方法為Kriging，預測精度為99.9%。針對4組驗證數據的預測結果和Actran計算結果對比如下圖所示。