1. Antecedentes de la investigación
El análisis modal de correlación de imágenes digitales (DIC) utiliza tecnología DIC para medir sin contacto imágenes estructurales durante la vibración, determinando frecuencias naturales, relaciones de amortiguación y otros parámetros para evitar la resonancia y mejorar el rendimiento estructural bajo cargas dinámicas.
Los métodos de análisis modal DIC más comunes incluyen el método de identificación de subespacio estocástico (SSI) y el método de espectro de potencia bayesiano. Si bien el SSI identifica con precisión los parámetros modales, su velocidad computacional es lenta y requiere mucho tiempo. El método de espectro de potencia bayesiano cuantifica las incertidumbres de excitación, pero requiere un cálculo excesivo, lo que limita sus aplicaciones prácticas en ingeniería.
El equipo de investigación de Revealer ha desarrollado un Método de análisis modal DIC basado en espectro de potencia cruzada, caracterizado por pruebas sencillas, cálculo eficiente y modales precisos.
Identificación y medición precisa del modo de vibración.
2. Principio del método
El espectro de potencia cruzada es un método de análisis espectral que describe la correlación entre dos señales. Calculando la función de correlación cruzada Pxy(f) de las señales x(t), y(t), se transforma al dominio de la frecuencia para obtener el espectro de potencia cruzada P, analizando la fase y la amplitud.
Relaciones entre frecuencias. Los principios clave incluyen:
• Pxy(f): espectro de potencia cruzada
• x(t): Primera señal en el tiempo
• Y∗(t−τ): conjugado complejo de la segunda señal en el tiempo t−τ
• τ: Retardo de tiempo para el desplazamiento de la señal en el cálculo del espectro de potencia cruzada
• e−j2πft: Factor de rotación del dominio de frecuencia para extraer componentes de frecuencia
• j: Unidad imaginaria (−1−1)
• t: Variable de tiempo
• f: Variable de frecuencia
La matriz de dominio de frecuencia del espectro de potencia cruzada representa relaciones entre señales n, extrayendo frecuencias naturales del sistema y matrices modales.
3. Procedimiento del método
Paso 1: Adquisición de datos
Utilice el sistema de medición DIC Thousand-Eyes Wolf para capturar imágenes de componentes estructurales bajo diversas excitaciones (por ejemplo, impacto y vibración), registrando respuestas dinámicas.
Paso 2: Procesamiento de imágenes
Procesar imágenes para extraer campos de desplazamiento en la superficie del objeto. Calcular datos de series temporales de desplazamiento para todos los puntos utilizando algoritmos DIC, generando señales de vibración
Paso 3: Preprocesamiento de la señal
Elimina el ruido de los datos de desplazamiento y aplica filtros de paso alto/paso bajo para eliminar componentes de frecuencia irrelevantes.
Paso 4: Transformada de Fourier
Convertir señales preprocesadas al dominio de frecuencia mediante la transformada de Fourier:
Paso 5: Cálculo del espectro de potencia cruzada
Calcular la matriz de espectro de potencia cruzada para pares de señales
4. Análisis experimental
Se realizó un experimento de vibración en una placa de metal (Figura 1). El impacto de un martillo simuló la excitación externa y un sistema de medición de alta velocidad 3D-DIC capturó imágenes de vibración.
Figura 1: Configuración experimental
Se seleccionó una región rectangular para observar los desplazamientos compuestos (Figura 2):
Figura 2: Desplazamientos de vibración compuestos
Los resultados del análisis utilizando el módulo de análisis modal DIC de Revealer se muestran a continuación:
Figura 3: Espectro de potencia cruzada
Figura 4: Modos de vibración de múltiples órdenes
5. Resumen de la investigación
En este artículo se presenta un método de análisis modal DIC basado en espectros de potencia cruzada, que integra la tecnología de correlación de imágenes digitales (DIC) con el análisis de espectros de potencia cruzada. Este método proporciona mediciones de desplazamiento de campo completo de alta precisión, identifica parámetros modales en múltiples puntos de observación y captura modos de vibración estructural de múltiples órdenes.
El método propuesto demuestra importantes ventajas de ingeniería para el monitoreo de la salud y el análisis dinámico de estructuras complejas y de gran escala, como puentes y edificios de gran altura.
