Experimentelle Modalanalyse mit WaveImage

Mit diesem Modul können Strukturen modal analysiert werden, die mit einer gezielten und bekannten Funktion angeregt wurden. Die beiden gängigsten Anregungsarten sind die Impulsanregung (z. B. mit dem WaveHitMAX) und die Shaker-Anregung. Die experimentelle Modalanalyse (EMA) bestimmt die modalen Parameter (Eigenfrequenzen, Schwingformen und modalen Dämpfungen) einer gegebenen Struktur aus gemessenen Übertragungsfunktionen.

Zur Extraktion dieser modalen Parameter stehen modernste Algorithmen zur Verfügung. Durch abschnittsweise Extraktion ist dies selbst bei hoher Modendichte möglich.

Das Modul erlaubt die Analyse von mehrfachem Input und mehrfachem Output Messungen (SISO, SIMO, MISO­­, MIMO). Die Korrelation mit FEM-Modellen der Finite-Elemente-Analyse (FEA) ist sowohl visuell als auch rechnerisch (MAC-Vergleich) möglich.

Selbst ohne Expertenwissen gelingt die Auswertung von Schwingungsmessungen, denn geeignete Algorithmen und deren Parameter können aus den Eingangsdaten automatisch bestimmt werden.

Schnelle und automatisierte Modalanalyse

  • Eigenfrequenz und Resonanz
  • Dämpfung
  • Eigenschwingungsformen (Mode Shapes)

Modernste Algorithmen zur Modalanalyse

im Zeit- und Frequenzbereich für SISO-, SIMO-, MISO- und MIMO-Messungen

  • Complex Mode Indicator Function (CMIF)
  • Polyrefrence Least Squares Complex Frequency (Poly-LSCF)
  • Polyrefrence Least Squares Complex Exponential (Poly-LSCE)

Anzeige und Ansichten

Allgemein

  • Driving Point FRFs werden zur Darstellung separat markiert
  • Die Kohärenz kann angezeigt werden, wenn sie gemessen wurde
  • Synthetisierte FRFs können angezeigt werden
  • Interaktion zwischen Geometrie und angezeigten Messdaten

Ansichten für die Animation

  • 3D Geometrie
  • 3D Geometry + Foto
  • Foto

 

Ansichten zur Auswertung

  • Complexity Plot
  • Modal Assurance Criterion – MAC (2D und 3D)
  • Order Traces wie Frequenz, Dämpfung, Frequenz vs. Dämpfung und Komplexität
  • Beteiligungsfaktoren (Participation Factors)

 

Methoden

Ordnungsbasiert:

  • Optimiertes und extrem klares Stabilitätsdiagramm mit sehr hoher Genauigkeit der physikalischen Moden und entferntem Rauschen
  • Sehr schnelle Bewertung von großen Datenmodellen
  • Sehr begrenzte Benutzerinteraktion ist erforderlich

Nicht-Ordnungsbasiert:

  • Automatische Peakfindung durch künstliche Intelligenz
  • Keine Parameter erforderlich, um Peaks zu finden
  • Sehr schnelle und speicherschonende Bewertung
  • Die Bewertung der globalen modalen Parameter kann manuell oder automatisch erfolgen.

Vergleich von berechneten und importierten Moden

  • Modal Assurance Criterion MAC (2D und 3D)
  • Complexity Plot
  • Vergleich der Animationen