Operationale Modalanalyse mit WaveImage

Mit diesem Modul können Strukturen analysiert werden, die ambient (z. B. durch Wind, Verkehr) angeregt wurden und bei denen eine messbare Anregung kompliziert oder unmöglich ist. Dies ist beispielsweise bei großen Bauwerken mit Windanregung der Fall. Die Operationale Modalanalyse (OMA) wird auch als ambiente Modalanalyse bezeichnet. Sie nutzt das dynamische Verhalten einer Struktur vor Ort unter ihren Betriebs- und Umwelteinflüssen, um ihre modalen Parameter (z.B. Eigenfrequenzen, Schwingformen und Dämpfungen) zu bestimmen. Dies ist die ideale Technik für die Modalanalyse großer Objekte im Feld.

Für die Extraktion der modalen Parameter stehen verschiedene frequenz- und zeitbasierte Algorithmen zur Verfügung. Die Auswertung der Schwingungsanalyse ist auch ohne Expertenwissen möglich, da die geeigneten Auswerteparameter automatisch aus den Eingangsdaten bestimmt werden.

Schnelle und automatisierte Operationale Modalanalyse

Ermittlung der modalen Parameter

  • Eigenfrequenzen
  • Dämpfungen
  • Eigenschwingungsformen

Algorithmen

State-of-the-art Algorithmen der Modalanalyse im Zeit- / Frequenzbereich

Frequenzbereich:

  • Complex Mode Indicator Function (CMIF): Schnelle Identifikation von Moden, da bereits während des Ladens CMIF berechnet werden
  • Operational Polyreference Least Squares Complex Frequency (Operational Poly-LSCF)

Zeitbereich:

  • Unweighted Principal Component (SSI*- UPC)
  • Principal Component (SSI*- PC)
  • Canonical Variate Analysis (SSI*- CVA)
  • Covariance Analysis (SSI*- COV)

*SSI = Stochastic Subspace Identification

Multi-Setup Strategien

Unterstützte Strategien:

  • PoSER (Post Separate Estimation Re-scaling)
  • PoGER (Post Global Estimation Re-Scaling)
  • PreGER (Pre Global Estimation Re-Scaling)

Ansichten

Unterschiedliche Ansichten zur Animation:

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

Unterschiedliche Ansichten zur Bewertung:

  • Komplexitätsdiagramm
  • Modal Assurance Criterion (2D und 3D)
  • Ordnungsspuren wie Frequenz, Dämpfung, Frequenz vs. Dämpfung und Komplexität

Methoden

Ordnungsbasiert:

  • Optimiertes und extrem klares Stabilitätsdiagramm mit sehr hoher Genauigkeit der physikalischen Moden und entferntem Rauschen
  • Die Verwendung von Projektionskanälen reduziert den Berechnungsaufwand und garantiert eine hohe Genauigkeit bei der Bestimmung der modalen Parameter
  • Projektionskanäle können manuell oder vollautomatisch gefunden werden
  • Modalparameter-Schätzung im Zeit- und Frequenzbereich
  • Einzelne oder mehrere Versuchsaufbauten möglich
  • Sehr schnelle Berechnung von Big-Data-Modellen
  • Sehr geringe Benutzerinteraktion ist erforderlich

Nicht-Ordnungsbasiert:

  •  Automatische Peakfindung durch künstliche Intelligenz
  • Keine Parameter erforderlich, um Peaks zu finden
  • Sehr schnelle und speicherschonende Berechnung der Peaks
  • Einzelne oder mehrere Testaufbauten möglich
  • Die Verwendung von Projektionskanälen reduziert den Berechnungsaufwand und garantiert eine hohe Genauigkeit bei der Berechnung der modalen Parameter
  • Projektionskanäle können manuell oder vollautomatisch gefunden werden
  • Globale Modalparameter-Schätzung kann manuell oder automatisch durchgeführt werden

Vergleich von Moden

  • Modal Assurance Criterion – MAC (2D & 3D)
  • Mode Complexity
  • Differenzanimation