1. Предыстория исследования
Модальный анализ цифровой корреляции изображений (DIC) использует технологию DIC для бесконтактного измерения структурных изображений во время вибрации, определения собственных частот, коэффициентов затухания и других параметров для предотвращения резонанса и улучшения характеристик конструкции при динамических нагрузках.
Обычные методы модального анализа DIC включают метод стохастической идентификации подпространства (SSI) и метод байесовского спектра мощности. Хотя SSI точно определяет модальные параметры, его вычислительная скорость медленная и требует много времени. Метод байесовского спектра мощности количественно определяет неопределенности возбуждения, но требует чрезмерных вычислений, что ограничивает его практическое инженерное применение.
Исследовательская группа Revealer разработала Метод модального анализа DIC на основе кросс-спектра мощности, характеризующийся простотой тестирования, эффективными вычислениями, точными модальными
идентификация и точное измерение режима вибрации.
2.Метод Принцип
Спектр перекрестной мощности — это метод спектрального анализа, описывающий корреляцию между двумя сигналами. Вычисляя функцию перекрестной корреляции Pxy(f) сигналов x(t), y(t), он преобразуется в частотную область для получения спектра перекрестной мощности P, анализируя фазу и амплитуду
Отношения по частотам. Ключевые принципы включают:
• Pxy(f): Кросс-спектр мощности
• x(t): Первый сигнал в момент времени
• Y∗(t−τ): комплексное сопряжение второго сигнала в момент времени t−τ
• τ: Временная задержка для смещения сигнала при расчете перекрестного спектра мощности
• e−j2πft: фактор вращения частотной области для извлечения частотных компонентов
• j: Мнимая единица (−1−1)
• t: переменная времени
• f: Частотная переменная
Матрица частотной области перекрестного спектра мощности отображает межсигнальные связи среди n сигналов, извлекая собственные частоты системы и модальные матрицы.
3.Метод Процедура
Шаг 1: Сбор данных
Используйте систему измерения DIC Thousand-Eyes Wolf для получения изображений структурных компонентов при различных воздействиях (например, ударах и вибрации), регистрируя динамические реакции.
Шаг 2: Обработка изображения
Обработка изображений для извлечения полей смещения на поверхности объекта. Вычисление данных временных рядов смещения для всех точек с использованием алгоритмов DIC, генерация сигналов вибрации
Шаг 3: Предварительная обработка сигнала
Очистите данные смещения от шума и примените фильтры верхних/нижних частот для удаления ненужных частотных компонентов.
Шаг 4: Преобразование Фурье
Преобразуем предварительно обработанные сигналы в частотную область с помощью преобразования Фурье:
Шаг 5: Расчет спектра перекрестной мощности
Вычислить матрицу спектра перекрестной мощности для пар сигналов
4.Экспериментальный анализ
Эксперимент по вибрации проводился на металлической пластине (рисунок 1). Удар молотка имитировал внешнее возбуждение, а высокоскоростная система измерения 3D-DIC захватывала изображения вибрации.
Рисунок 1: Экспериментальная установка
Для наблюдения за составными смещениями была выбрана прямоугольная область (рисунок 2):
Рисунок 2: Композитные вибрационные смещения
Результаты анализа с использованием модуля модального анализа Revealer DIC показаны ниже：
Рисунок 3: Спектр перекрестной мощности
Рисунок 4: Многопорядковые режимы колебаний
5. Резюме исследования
В этой статье представлен метод модального анализа DIC на основе кросс-спектра мощности, объединяющий технологию цифровой корреляции изображений (DIC) с кросс-спектральным анализом мощности. Этот метод обеспечивает высокоточные измерения смещения по всему полю, определяет модальные параметры по нескольким точкам наблюдения и фиксирует многопорядковые структурные моды вибрации.
Предложенный метод демонстрирует значительные инженерные преимущества для мониторинга состояния и динамического анализа сложных и крупногабаритных конструкций, таких как мосты и высотные здания.
