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CAEFatigue的TIME2PSD模塊提供了一個創建PSD矩陣的自動化工具，可以自動生成PSD矩陣文件，在后續疲勞分析中直接調用。需要注意的是，前期有限元頻響分析需要與多通道PSD矩陣對應上，即一個頻響分析中的工況數量與轉換后的PSD數量要保持一致。 綜上所述，完整的分析過程如下: 首先識別、跟蹤和管理從信號轉換到頻域PSD的時間信號和PSD分量。

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CAEFatigue的TIME2PSD模塊提供了一個創建PSD矩陣的自動化工具，可以自動生成PSD矩陣文件，在后續疲勞分析中直接調用。需要注意的是，前期有限元頻響分析需要與多通道PSD矩陣對應上，即一個頻響分析中的工況數量與轉換后的PSD數量要保持一致。 綜上所述，完整的分析過程如下: 首先識別、跟蹤和管理從信號轉換到頻域PSD的時間信號和PSD分量。

產品結構在隨機載荷下的疲勞壽命評估，一直是工程上關心的重點，通常是對垂向、橫向及縱向三個方向進行檢測試驗，本文主要介紹如何在Ncode中建立兩種多軸隨機振動疲勞分析流程。 1、本次示例是根據標準IEC61373-2010設置隨機振動疲勞功率譜密度，檢驗某一設備長壽命情況。

圖1 車載動力電池包的有限元模型2.電池包隨機振動疲勞分析流程的模塊卡片組搭建選擇Alphatigue圖形界面的方式快速搭建隨機振動疲勞分析流程，如圖2所示。一個完整的隨機振動疲勞分析流程共分為模型輸入與工況選擇、功率譜密度文件輸入和SN求解器三部分。

基于Hertz接觸理論和以共旋坐標法為基礎的增量有限元法，在多體動力學軟件RecurDyn中建立蝸輪蝸桿非線性瞬態動力學模型，并根據試驗要求的多工況加載條件，對其進行應力分析和疲勞壽命分析，可以精確地得到尼龍蝸輪齒根處在各加載工況的瞬態應力值，進而研究尼龍蝸輪在相應時間歷程下的疲勞壽命。

圖1 掘進機回轉臺動作示意圖 1.作業面2.截割頭3.回轉臺4.驅動油缸在掘進機作業過程中，由于工作介質的差異性和不均勻性，回轉臺容易受復雜應力的影響易引起不規則的振動，致使應力集中區域發生線性疲勞破壞現象。目前，研究線性疲勞累積損傷的方法多采用Palmgram-Miner判斷法則。

按照振動臺架邊界條件進行工況設置，求解電池包振動疲勞壽命。 有限元模型建立分析模型包括電池包殼體、模組以及車身連接支架，與車身安裝處采用rbe2模擬螺栓。通過節點耦合，在rbe2耦合單元主節點處施加激勵，模擬臺架狀態。本文使用聯合仿真進行電池包臺架隨機振動疲勞分析，主要包括單位加速度激勵下應力結果，振動加速度頻譜，疲勞材料及參數設置以及后處理等。

LMS SCADAS Mobile SCM05 數據采集前端可以記錄包括數字以及音頻數據、振動信號和加速度信號在內的多種數據。所采集的聲音和振動信號由相應的多通道分析系統進行分析和處理。

振動疲勞 預測結構在隨機振動載荷下的疲勞壽命；在頻域進行仿真計算（輸入載荷在頻域中描述，損傷分析）；可使用頻響結果或隨機振動分析的結果；求解方法DIRLIK，具有通用性。 仿真的靈活性 輪轂疲勞 可以對車輪或其它旋轉體進行疲勞分析，這些結構的特點為承受的載荷是沿著旋轉體的外圍傳播的。

全流程仿真教學：覆蓋從輸入數據規范、核心分析方法，到結果解讀與工程優化的完整流程，掌握 ANSYS Mechanical & nCode 的振動疲勞分析閉環技能。 理論與工程結合：不空談理論，以車燈實際工況為案例，講解可直接落地的分析思路與優化建議，助力快速解決項目中的疲勞失效問題。

金屬支架左側3端面固定支撐，隨機振動載荷類型為G加速度譜，方向為Y向，具體數值見圖，計算該工況下的疲勞壽命。 圖 1模型 圖2 G加速度譜 1、仿真流程搭建 為提升計算效率，本例采用MSUP諧響應分析聯合nCode進行隨機振動疲勞仿真。

本期直播講堂請到了海克斯康工業軟件高級技術經理李偉，在直播間中講師將對CAEfatigue軟件疲勞分析的功能進行詳細講解，并結合多個工程應用案例介紹不同工況下的疲勞分析方法和分析過程。敬請關注！

7.提交分析計算，另外還需要單獨進行一個模態分析，得到計算結果 9.通過fesafe進行隨機振動疲勞分析 10.其中功率密度文件為PSD格式，可用記事本編輯，格式如下。

用戶只需選擇適當的分析方法和表面處理工藝，便可完成數據導入。至此，運動線纜疲勞分析的準備工作已完成，接下來便可進行疲勞分析。1.4.3 運動線纜多工況疲勞分析結果在基于等效模型優化線纜布局并確定最優工況后，需進一步建立原始模型，以對運動線纜的疲勞壽命進行定量分析。研究采用名義應力法進行疲勞壽命評估，該方法基于宏觀應力水平進行疲勞損傷預測，其計算結果與材料的幾何尺寸無關。

更重要的是，能將溫濕度箱、振動臺、加載機構等不同子系統無縫集成，實現同步控制和數據交互。3、智能數據管理與分析： 測試會產生海量數據。定制化方案需要強大的軟件平臺，不僅能實時監控測試狀態，還能進行深度數據分析，如疲勞損傷計算、失效預測、生成可視化報告，為設計改進提供直接依據。疲勞耐久測試是連接產品設計與卓越品質的橋梁。