一阶电路暂态响应的结果分析。_阻尼比测试方法及谐响应分析

谐响应分析中,阻尼比的确定是关键问题,工程中阻尼比经常是估计值,导致分析结果跟实际不符。阻尼对模态频率的影响很小,阻尼的主要作用是压低共振处的幅值,如果阻尼取为0的话,共振处的峰值会相当大,理论上是无穷大。目前阻尼问题研究的不是很透彻,并没有很多的理论支持,本文通过试验测试的方法得到板结构的阻尼比,并进行谐响应分析,最后通过振动试验验证了该阻尼测试方法的准确性。

阻尼比试验测试

a8a7109afb51790646b5851281aa1814.gif

1. 测试原理

自由振动衰减信号的包络线法是一种常用的测量结构阻尼特性的方法。以单自由度为例,说明自由振动的衰减信号的包络线辨识结构阻尼比的原理。有阻尼单自由度系统衰减响应可表达为:

9e92c4d5ef90be20dd0ab9cb89dad158.png

式中,C 为振幅,ωn 为固有频率,φ 为相位角,ξ 为系统阻尼比。可知,单自由度振动的位移衰减信号的包络线方程为:

1c2d4d4c3221888dd9c74599432a045c.png

有阻尼单自由度系统衰减响应为位移响应,由于传感器的类型不同,可能获得速度或加速度的时域衰减响应信号。速度及加速度响应表达式:

ba9a5c273dee8af8f177ff8eab262669.png
fed111dd3a9edc5c0cf49d676f3c3484.png

上式与有阻尼单自由度系统衰减响应公式具有相同的数学模型结构,单自由度振动的加速度响应曲线也具有同位移响应曲线相同的包络线,其衰减响应曲线见下图。

a0fcb2843fb3126de2bdb40ab72723f4.png

图1 自由振动系统响应曲线

由图1,阻尼使系统振动的振幅按几何级数衰减,相邻两个振幅之比:

cf4a13d753e9c859d5f712fd4fa5d474.png

式中,η 为减幅系数,Td 为系统的振动周期,且:

fc581aa65bb9820cdb8d1832d74facc0.png

由相邻两个振幅之比得知一个周期内,振幅缩减至初值的1/eωntd。为了避免取指数值的不方便,常用对数减幅δ 来代替减幅系数η,即:

122f4106238490ebc7e8f8c54de486c3.png

cf4a13d753e9c859d5f712fd4fa5d474.png
fc581aa65bb9820cdb8d1832d74facc0.png

可以得到阻尼比和固有频率的表达式:

f13f391c907589f7063a2c925999129f.png
6c6082574adac11f724e84a888551366.png

对有阻尼单自由度系统衰减响应取对数:

6edecc99ec9e984cd037d93d0bdeb635.png

从上式可看出,lnx 是时间t 的一次函数,如下图所示。

3f94b67a1fa8911f5a46c78ed90e067c.png

图2 衰减法原理示意图

根据

c0667caae08295d4a8d020c343e1e0f0.png

因此,板结构阻尼比很小,存在下式关系:

effb9c87e6d586127e711a51d8fab0a5.png

因此,根据图2可得下式:

cdda47c9f7d4df10f2a4a7750a40d04a.png

2. 测试分析

对板结构进行阻尼比测试。

f669d87ff5c6001e48b1a1ef2ab21077.png

图3 悬臂梁阻尼测试

对信号进行巴特沃斯滤波,滤波后的曲线如下图所示。

87a3c2bb83f701997432fdcd2a7479a8.png

图4 自由衰减位移响应滤波后曲线

对图3的曲线取对数,得下图5的曲线。

a7e1189b65e2da4fbc58a8883e7e1919.png

图5 衰减曲线

直线斜率为0.35,Td =0.00391s,根据

83bf45bcdd04e9f823fb11fe1583b3ff.png

得到板结构阻尼比2.1780e-04。

板结构振动试验

f6f759bc99f16e5619903a3b005e5168.gif

对上文中的板结构用振动台进行振动试验,与下文中的谐响应分析进行对比。

f504250841aad2fd26379c6f108db376.png

图6 板结构振动试验

该试验的控制传感器、响应点传感器位置,振动试验方向如下图所示。

7e34e922d132b2e4438eb15093a37eba.png

图7 控制传感器和响应点传感器

进行正弦扫频振动试验,试验输入条件如下图所示。

52b70be89012e61d1ca193b201a67cb4.png

图8 试验输入条件

响应点的响应曲线,如下图所示,可以得到板结构第一阶频率为160.66Hz,最大响应26.97g。

d3707a23e655b9c17f0706657c450538.png

图9 响应点的响应曲线

板结构谐响应分析

a8a7109afb51790646b5851281aa1814.gif

首先对该板结构进行模态分析,模态的一阶频率为256.2Hz,如下图所示。

ff235b284ffb8fc9e3adb2838019cbb6.png

图10 模态的一阶频率

板的质量为23.67g,由于在该分析中,传感器和线缆的附加质量不可忽略,板、传感器和线缆总质量为33.67g,因此分析结果的模态频率会比试验结果要低。在传感器的位置添加集中质量重新分析,第一阶模态频率为163.7Hz,与试验误差较小,相符合。

dbb577285915d56448385e0f8347a73b.png

图11 模态的一阶频率

板的质量为23.67g,由于在该分析中,传感器和线缆的附加质量不可忽略,板、传感器和线缆总质量为33.67g。有无附加质量,系统的阻尼是定值,根据上文算出的无附加质量的阻尼比为2.1780e-04,推算有附加质量的阻尼比。已知阻尼的计算公式如下式:

2dab47dbdde8f928fb9e06357d4656b9.png

得到

0c050f585bfc58bbcabeb77aa8993479.png

计算出带传感器附加质量的阻尼比为4.407E-4 。将该阻尼比应用到板结构的谐响应分析,得到传感器位置处的仿真的频响曲线与上文的试验曲线进行对比,如下图所示。

f9bf0b6201e000b7d6f57f9fe6f02ae8.png

图12 仿真与试验频响曲线对比

从上图的对比结果可知,仿真和试验误差很小,证明本文方法的准确性。

694b7e5e5cb7cd2d51506aa3837a11b1.png

来源:声振测试

作者:于长帅

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/476857.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Prompt IDE来了…是划时代AI神器还是鸡肋?

文 | 小戏在闲极无聊百无聊赖的刷着推特的时候,突然看到了这样一条消息让我手指一停。眼睛很快捕捉到了关键词,嗯?PromptIDE? 不知道大家看到 Prompt 和 IDE 这两个词组合在一起是一种什么样的感受,我的第一反应可能是“啊&#…

程序员面试金典 - 面试题 08.07. 无重复字符串的排列组合(回溯)

1. 题目 无重复字符串的排列组合。编写一种方法,计算某字符串的所有排列组合,字符串每个字符均不相同。 示例1:输入:S "qwe"输出:["qwe", "qew", "wqe", "weq", "ewq&…

(转)初次体验.net Ajax无刷新技术

早就听说Ajax技术了,传说中是一种很牛的东西,号称无刷新,其实是在web上通过javascript,使用异步的xmlhttp请求,实现无刷新的web界面。可惜一直没有体验过, 先后听做PHP的朋友用过PHP的Ajax开发包&#xff0…

提速256倍,斯坦福谷歌提出扩散模型蒸馏方法,效果接近Teacher

编辑 | 杜伟、陈萍来源 | 机器之心斯坦福大学联合谷歌大脑使用「两步蒸馏方法」提升无分类器指导的采样效率,在生成样本质量和采样速度上都有非常亮眼的表现。去噪扩散概率模型(DDPM)在图像生成、音频合成、分子生成和似然估计领域都已经实现…

移动数据网络类型是nr_便携式移动网络的快速搭建方法

在用户高峰时段,常用的移动网络很容易堵塞,不堪重负。所以,关键时刻能够建立安全可靠的通信,是非常重要的。在本案例中,我用的移动通信系统是GSM协议,为了能够将GSM协议广播出去,我使用了BladeR…

程序员面试金典 - 面试题 17.19. 消失的两个数字(数学/位运算)

1. 题目 给定一个数组,包含从 1 到 N 所有的整数,但其中缺了两个数字。 你能在 O(N) 时间内只用 O(1) 的空间找到它们吗? 以任意顺序返回这两个数字均可。 示例 1: 输入: [1] 输出: [2,3]示例 2: 输入: [2,3] 输出: [1,4]提示&#xff1a…

其实没事做,写写博客也不错的

以前一直很喜欢记录自己的一些事情,现在有博客这个东西了,但是懒得很,申请N多没有一个坚持记录下去的,希望在博客园可以好好安家。。今晚竟然看博客看到11.00了,要洗澡睡觉了。。明天要搞定PES、还要开会。。。事情有点…

python sorted下标_Python列表操作最全面总结

1.列表添加元素列表中可以使用append、insert、extend方法实现元素的添加。append会把新元素添加到列表末尾"a", insert(index, object) 在指定位置index前插入元素object"a", 通过extend可以将另一个集合中的元素逐一添加到列表中(合并)A [1, 2]B [3, 4…

BatchFormer:有效提升数据稀缺场景的模型泛化能力|CVPR2022

文 | 侯志知乎(已授权)源 | 极市平台摘要当前的深度神经网络尽管已经取得了巨大的成功,但仍然面临着来自于数据稀缺的各种挑战,比如数据不平衡,零样本分布,域适应等等。当前已经有各种方法通过样本之间的关…

程序员面试金典 - 面试题 16.06. 最小差(排序+双指针)

1. 题目 给定两个整数数组a和b,计算具有最小差绝对值的一对数值(每个数组中取一个值),并返回该对数值的差 示例: 输入:{1, 3, 15, 11, 2}, {23, 127, 235, 19, 8} 输出: 3,即数值对…

bigdecimal 保留两位小数_一起聊聊小数的储存和运算

原创: 蜀中亮子 玄说前端 小数运算的问题在 js 中的小数运算中,一直存在着一个问题,比如:0.10.20.30000000000000004 、0.4-0.30.10000000000000003。那么为什么会出现这种情况呢?这种情况又如何解决呢?为什…

从DeepFace到AdaFace,7篇论文讲清人脸识别

人脸识别是现在应用最广泛的视觉技术之一,同时也是前沿研究热点之一。我找来了深耕人脸的朋友张老师,从DeepFace到AdaFace,讲解deepface、facenet、vggface、sphereface、cosface、adaface等论文,给各位做一次人脸识别的系统分享。…

提升方法(Boosting)

文章目录1. 提升方法AdaBoost算法2. AdaBoost算法训练误差分析3. AdaBoost算法的解释4. 提升树5. sklearn 实例提升(boosting)方法是一种常用的统计学习方法,应用广泛且有效。 在分类问题中,它通过改变训练样本的权重&#xff0c…

在两个页面之间传递信息

在asp.net不同页面之间传值的方法主要有三种:(1)用querystring方法:在vs2005中新建asp.net网站(发送端),在页面上添加button,两个TextBox,代码如下:protectedvoidButton1_Click(objectsender, EventArgs e) { string url; u…

英特尔或将大幅裁员

编辑 | David来源 | 新智元受PC业务持续不振影响,曝英特尔计划裁员数千人,可能将影响20%的员工。据知情人士透露,英特尔公司正计划大幅裁员,人数可能达到数千人,以削减成本,应对不景气的个人电脑市场的萎缩…

pandas object转float_25个Pandas实用技巧

本文一共为大家分享25个pandas技巧,此为上篇~显示已安装的版本输入下面的命令查询pandas版本:In [7]:pd.__version__Out[7]:0.24.2如果你还想知道pandas所依赖的模块的版本,你可以使用show_versions()函数:In [9]:pd.show_version…

LeetCode 820. 单词的压缩编码(后缀树)

文章目录1. 题目2. 解题2.1 反转字符串字符查找2.2 后缀树1. 题目 给定一个单词列表,我们将这个列表编码成一个索引字符串 S 与一个索引列表 A。 例如,如果这个列表是 ["time", "me", "bell"],我们就可以将其…

sql查询分页

用sql 查询时select top 10 * from Orders order by orderid desc操作时,我们先对查询结果进行ordersby排序 然后才取出其最前边10个使用sql查询分页时的几点思路(举例均从查询第100到120之间20条记录)1.取前120条记录orderby主键&#xff0c…

openstack实例状态错误_Openstack虚机操作总结

1. 概览Openstack作为常见的IAAS服务,其最核心的对象就是虚机实例,而Openstack下支持的虚机操作有很多种,有些是特别常见的虚机操作比如创建虚机、启动虚机、删除虚机等,而有些虚机操作则是针对特定场景下比如出现故障而提供的保护…

神网站PaperWithoutCode:举报无法复现的论文,让一作社死??

文 | 小戏几乎是可以肉眼可见的看到机器学习领域的论文几何级的增长,在铺天盖地的论文雪花纸片般涌来时,灌水、可复现性、工作真实的意义这些概念也伴随着 Paper 的洪水进入了人们的视野。谈及科研,我们总是站在以往研究的基础上,…