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Case 激光测振

基于自动力锤与扫描式激光测振仪的MIMO模态测试技术研究

日期: 2024-11-17
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摘要

本文研究了具有密集耦合模态结构的测试难题,提出了一种结合自动力锤和扫描式激光测振仪的多输入多输出(MIMO)模态测试方法。通过对刹车盘这一高对称性结构的实例分析,验证了该方法在分离和提取耦合模态方面的有效性。文章详细阐述了MIMO测试的原理、实验设置、数据处理流程及结果分析,为有限元验证提供了准确的模态参数。

1. 引言

在结构动力学分析中,密集耦合模态的测试是一个挑战性问题。特别是当结构具有高度对称性时,其模态频率相近但振型不同,难以通过传统方法有效分离。本文旨在通过MIMO测试技术,结合先进的测量设备,解决这一问题。


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2. MIMO测试技术的必要性

对于如刹车盘等高对称性结构,其共振频率分离小,模态相互耦合。传统的单输入单输出(SISO)测试方法往往无法准确提取所有模态。MIMO技术通过多点激励和多点响应测量,能够更有效地分离和识别密集模态,提高模态测试的准确性和可靠性。


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3. 测量原理与设备

3.1 扫描式激光测振仪

扫描式激光测振仪是一种非接触式测量设备,能够精确测量结构表面的三维振动。其优点包括无附加质量影响、高密度多点测试能力,特别适用于高阶模态的测量。

3.2 自动力锤

自动力锤作为激励设备,能够实现对结构的非接触式冲击激励,与扫描式激光测振仪配合使用,可实现连续、高效的测试。

3.3 MIMO测试原理

MIMO测试通过多个激励点同时或依次激励结构,利用主成分分析(PCA)等方法分离各激励源的影响,从而准确提取耦合模态。

4. 实验设置与数据处理

4.1 实验对象与布置

实验以刹车盘为研究对象,将其放置在软泡沫上以模拟自由状态。使用两个自动力锤在不同位置进行激励,3D扫描式激光测振仪测量256个测试点的三维振动响应。


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4.2 数据采集与合成

实验分两次进行,每次改变激励位置。采集的数据通过软件合成,形成MIMO测试数据集。


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4.3 模态提取与验证

  • 模态提取:采用基于稳态图的模态提取方法,通过曲线拟合在频域内识别模态。设置不同的模态阶数进行尝试,以找到最优解。
  • 结果验证:利用AutoMAC矩阵评估模态解耦程度,确保提取的模态相互独立。


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5. 实验结果与分析

5.1 单激励点测试结果

  • 模态阶数12:提取了6个模态和1个计算模态,未能完全分离所有耦合模态。
  • 模态阶数60:虽然提取了更多模态,但出现了无关模态,且两对模态未完全分离。

5.2 MIMO测试结果

  • 模态提取:设置模态阶数为12,成功提取了所有11个模态,包括5对对称模态和1个旋转对称模态。
  • AutoMAC矩阵:显示提取的模态完美解耦,验证了MIMO方法的有效性。
  • 模态参与因子:分析了两个激励点对各模态的参与程度,表明MIMO测试能够平衡激励点的影响,有效分离模态。


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5.3 激励位置优化

通过叠加激励位置与模态振型图,发现优化激励位置选择能够进一步提高模态分离的效率和准确性。

6. 结论

本文提出的基于自动力锤与扫描式激光测振仪的MIMO模态测试技术,成功解决了高对称性结构密集耦合模态的测试难题。通过实验验证,该方法能够准确、高效地提取所有模态,为有限元验证和结构动力学分析提供了可靠的数据支持。未来研究可进一步探索更多激励点和响应点的优化布置,以及更复杂的结构模态测试应用。

附录

  • 测量原理公式:(此处可添加具体的数学公式或算法描述,如模态提取的算法原理、AutoMAC矩阵的计算方法等)
  • 实验数据表:(列出关键实验数据,如激励位置坐标、模态频率、阻尼比等)
  • 设备参数:(提供使用的自动力锤和扫描式激光测振仪的具体型号和参数)


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