Güçlü bir tasarıma sahip uygun maliyetli Simcenter SCADAS RS; montajda esneklik ve üstün bir ölçüm performansı sunmaktadır. Kablolu, kablosuz ve hücresel ağlar üzerinden bilgisayar, tablet ve akıllı telefonlar ile bağlanarak eşsiz bir bağlantı kolaylığı sağlar.

Simcenter SCADAS RS; otomotiv ve iş makinası endüstrisinin ihtiyaçlarını en iyi şekilde karşılayabilecek özellikte bir çözümdür.

Siemens uzmanları tarafından yapılacak olan tanıtımda aşağıdaki konu başlıkları ele alınacaktır:
– Dayanıklı veri toplama sisteminin farklı endüstrilerdeki kullanımı.
– Mühendislerin zorlu koşullardaki testler sırasında karşılaştığı zorluklar nelerdir ve yeni Simcenter SCADAS RS ile bu zorlukların üstesinden nasıl gelinir ?
– Dayanıklı bir tasarım neden bu kadar önemli ?
– Montaj ve farklı konfigürasyonlardaki donanım sayesinde esneklik sağlayan tasarım.
– Yeni veri toplama sistemi Simcenter SCADAS RS, nasıl üstün bir ölçüm performansı sunar ?
– Sahada ve laboratuvarda benzersiz kablosuz kontrol özelliği.

Ön bilgi için aşağıdaki fragmanı izleyebilirsiniz:

Gerçek hayattaki kullanım örnekleri, genelde karşılaşılan zorluklar ve yeni, dayanıklı veri toplama sistemimiz Simcenter SCADAS RS ile bunların üstesinden nasıl gelineceği ile birlikte sonsuz olasılıklardan bazılarını ayrıntılı olarak keşfederken uzmanlarımıza katılabilirsiniz.

Youtube Tanıtımına Linkedin ile katılmak için tıklayın

Youtube Tanıtmına hatırlatma oluşturmak için tıklayın

Sizi görmek için sabırsızlanıyoruz!

The post Zorlu test koşulları için yeni veri toplama sistemi tanıtımı – 25 Şubat 2021 appeared first on Blog.

Her pencere özel bir amaç için tasarlanmıştır. Aşağıdaki pencerelerin ayrıntıları bu makalede ele alınacaktır:
– Hanning
– Flattop
– Uniform
– Tukey
– Exponential

Makale boyunca ölçüm süresi terimi, tek bir ortalama veya bir veriye FFT uygulamak için geçen süreyi ifade eder. Ölçüm süresi, çerçeve boyutu olarak (frame size) da adlandırılabilir.

Arkaplan: Periyodik ve Periyodik Olmayan

Her pencerenin özelliklerine girmeden önce, periyodik veya periyodik olmayan bir şekilde yakalanan sinyallerin ışığında spektral sızıntıyı anlamak faydalıdır. Ölçüm süresi tarafından nasıl yakalandığına bağlı olarak herhangi bir sinyal verisi periyodik veya periyodik olmayabilir.

Ölçüm verilerinde bir Fourier Dönüşümü gerçekleştirirken, pencereleme periyodik ve periyodik olmayan verileri farklı şekilde etkiler:

– Periyodik (Pencere Gerektirmez): Periyodik bir şekilde yakalanan sinyal bir pencere gerektirmez ve sonuçta ortaya çıkan Fourier Dönüşümünün sızıntısı yoktur. Bir pencere uygulamak, Fourier dönüşümünü değiştirir ve hatta başka türlü sızıntı olmayacağı yerlerde spektral sızıntı yaratır.

– Periyodik Olmayan (Pencere Gerektirir): Pencereler, spektral sızıntıyı azaltmak ve periyodik sonuçlara yaklaşmak için periyodik olmayan bir şekilde yakalanan sinyallerde kullanılır. Bir pencere, periyodik olmayan bir sinyalde bulunan sızıntıyı en aza indirebilir, ancak ortadan kaldıramaz.

Ölçüm süresini değiştirerek, aynı sinyal, Şekil 1 ve 2’de gösterildiği gibi periyodik veya periyodik olmayacak şekilde toplanabilir.
Bir ölçüm sinyali periyodik bir şekilde yakalandığında, çoğaltılır ve birçok kez uç uca eklenirse, orijinal sinyale özdeş olacaktır (Şekil 1).

Ölçülen verinin orijinal sinyalin tamamını temsil ettiği varsayıldığından sinyal matematiksel olarak tekrarlanır ve uç uca eklenir.

Periyodik bir sinyal için, yakalanan sinyalin Fourier Dönüşümü, Şekil 3’te gösterildiği gibi frekans alanında herhangi bir sızıntıya sahip olmayacaktır. Sinyali gereksiz şekilde bozacağından ve bir spektral sızıntı oluşturacağından burada bir pencere önerilmez.

Farklı bir ölçüm süresine sahip aynı sinüs dalgası, Şekil 2’de gösterildiği gibi periyodik olmayan yakalanmış bir sinyale yol açar.

Burada, yakalanan sinyal tekrarlandığında, orijinal sinüs dalgası sinyali yeniden oluşturulmaz. Tekrarlandığında, çeşitli geniş bantetkisine sahip anlık yükseliş-düşüşler (Şekil 2’de kırmızı ile daire içine alınmış) oluşmaktadır. Bu durumlar, Şekil 3’te gösterildiği gibi geniş bant yanıtı veya sızıntı oluşturur.

Pencereler, frekans alanındaki bu sızıntı etkisini en aza indirmek için kullanılır.

Makalede sunulan örneklerin birçoğunda, bir pencerenin periyodik ve periyodik olmayan veriler üzerindeki etkileri frekans alanındaki grafiklerde görüntülenmiştir.

Hanning

Operasyonel gürültü ve titreşim ölçümleri yaparken, Hanning penceresi yaygın olarak kullanılır.

Birçok operasyonel sinyal, Şekil 4’te gösterildiği gibi doğada rastgeledir. Rastgele sinyallere örnek vermek gerekirse, bir yolda sürüş ile üretilen ses, bir pompa / motor çalışırken oluşan titreşim veya akan suyu olan bir musluğun sesi olabilir.

Rastgele veriler, zaman bloğunun başında ve sonunda ani kesilme nedeniyle spektral sızıntıya sahiptir. Bu sinyal periyodik değildir. Ölçüm süresini değiştirerek yakalanan rastgele sinyalin periyodik olmasını sağlamanın bir yolu yoktur. Rastgele bir sinyal birçok farklı frekanstan oluşur ve veri toplama süresi sızıntı yaratmadan bazı frekansları yakalamak için ayarlanmış olsa bile, diğer frekanslar periyodik olmayabilir.

Hanning pencereleri, özellikle diğer pencerelerin etkileriyle karşılaştırıldığında, elde edilen frekans spektrumunun frekans çözünürlüğü ve genlik doğruluğu üzerinde orta derecede etkiye sahip oldukları için genellikle rastgele verilerle kullanılır. Bir Hanning penceresinin maksimum genlik hatası%15 iken, sızıntı tipik olarak orijinal sinüs dalga sinyalinin her bir tarafındaki 1.5 spektral çizgiyle sınırlıdır.

Maksimum genlik hatası%15, pencere düzeltme faktörleri uygulandığında bile geçerlidir. Hanning penceresi periyodik olarak yakalanan sinüs dalgası üzerinde kullanılırsa hata%0 olur. Maksimum%15 hata sinüs dalgası iki spektral çizginin yarısı ortasında kaldığında meydana gelir. Sinüs dalga frekansı iki spektral çizgi arasındaki mesafenin dörtte biri olsaydı, genlik hatası%7,5 olurdu.

Hanning penceresi sıfır değerinde başlar ve sıfır değerinde biter (Şekil 5). Pencerenin ortasında 1 değeri vardır. 0 ile 1 arasındaki bu kademeli geçiş, ölçülen sinyali pencere ile çarparken genliklerde yumuşak bir değişiklik sağlar ve bu da spektral sızıntıyı azaltmaya yardımcı olur.

Şekil 6’da,Hanning penceresi uygulanmış ve uygulanmamış bir periyodik sinüs dalgası gösterilmiştir. Hanning penceresinin (veya herhangi bir pencerenin) periyodik bir sinyale uygulanması sızıntıya neden olur. Şekilde, Hanning pencereli (mavi) sinüs dalgası frekansta orijinal sinyalden (kırmızı) daha geniştir.

Şekil 7’de gösterildiği gibi periyodik olmayan bir sinyale bir Hanning penceresi uygulandığında, sızıntı büyük ölçüde azalır ve genlik daha yüksektir.

Maksimum genlik hatası, periyodik olmayan bir sinüs dalgasının spektrumunu görüntülerken görülebilir.

Frekans tepe noktası çevresinde bir RMS hesaplaması kullanılması, Şekil 8’de gösterildiği gibi bir pencere uygulandığında doğru değeri verir.Sinüs genliği 1 olan sinüs dalgasının RMS değeri 0.707 genliktir.

RMS hesaplaması, frekans aralığındaki enerjiyi toplar. Şekil 8’de, Hanning pencereli periyodik ve periyodik olmayan sinyallerin RMS değeri, sızıntısız sinüs dalgasının RMS değerine eşittir. Sadece bir pencere uygulanmayan periyodik olmayan sinüs dalgasının RMS değeri diğerlerine eşit değildir.

Flattop

Flattop penceresi Hanning penceresine kıyasla frekans alanında daha iyi bir genlik doğruluğuna sahiptir (Şekil 9). Flattop penceresinin maksimum genlik hatası%0.01’den azdır. Aksine, Hanning penceresinin maksimum genlik hatası%15’tir.

Bu maksimum genlik hataları, genlik düzeltme faktörlerinin frekans spektrumlarına uygulandığını varsayar. Bu genlik düzeltme faktörleri, bir pencere uygulanmasının neden olduğu genlik azalmasını telafi eder.

Bir Flattop penceresi, sızıntıyı orijinal sinyalin her bir tarafından 3,43 spektral çizgiyle sınırlar. Bu, Hanning penceresinin 1,5 spektral çizgi genişliğinden daha geniş bir frekans aralığına denk gelmektedir.

Bir Hanning penceresi gibi, Flattop penceresi de sıfır değeriyle başlar ve biter. Pencerenin merkezi 1 değerine sahiptir (Şekil 10).

Flattop penceresinin frekans doğruluğu, Hanning penceresine kıyasla daha kabadır. Sonuç olarak, Flattop penceresi tipik olarak frekans tepelerinin farklı ve birbirinden iyi ayrıldığı verilerde kullanılır. Frekans tepelerinin iyi ayrılması garanti edilmediğinde, Hanning penceresi tercih edilir çünkü spektrumda bireysel tepelerin kaybolmasına neden olma olasılığı daha azdır (Şekil 11).

Şekil 11’de, periyodik olarak yakalanan iki tonun spektrumu gösterilmektedir. Tonlar 4 Hertz aralıklıdır ve 1 Hertz frekans çözünürlüğüyle yakalanmıştır. Yeşil eğri bir Hanning penceresine sahiptir ve doğru genlikte iki farklı ton gösterir. Mavi eğriye bir Flattop penceresi uygulanır ve yalnızca bir ton gösterdiği görülür. Bunun nedeni, Flattop penceresinin Hanning penceresinden daha fazla miktarda frekans etki alanında sızıntı oluşturmasıdır. Tonların orijinal frekanslarında genliğin doğru ve her iki pencere için bire eşit olduğunu unutmayın.

Flattop penceresi için yaygın olarak kullanılan bir uygulama kalibrasyon işlemidir. Örneğin, sağlam bir mikrofon kalibratörü, mikrofon kalibrasyonu sırasında yalnızca tek ve belirgin bir frekans üretir. Simcenter Testlab‘ın (eski adıyla LMS Test.Lab) ‘AC Calibration’ çalışma sayfasında, ‘Measurementinfo’butonuna basmak, Şekil 12’de gösterildiği gibi bir Flattop penceresinin kullanıldığını gösterir.

Genlik doğruluğunu sağlamak için, kalibrasyon penceresi tipi kullanıcı tarafından değiştirilemez. Ölçüm için farklı bir pencere seçilse bile, her zaman bir Flattop kullanılacaktır.

Uniform

Uniform penceresi, Şekil 13’te gösterildiği gibi tüm ölçüm süresi boyunca 1 değerine sahiptir. Gerçekte, Uniform Pencere ‘Pencere yok’ olarak adlandırılabilir. Kullanılan veri toplama sistemine bağlı olarak, bazen “Rectangular” penceresi olarakta kullanılır.

Uniform pencere, ölçülen sinyal periyodik olduğunda hiçbir frekans veya genlik bozulması oluşturmaz.

Ölçülen bir sinyal periyodik olmadığında, genlik maksimum%36 oranında azaltılır ve frekans içeriği ölçümün tüm bant genişliği boyunca yayılır. Bu, ölçülen sinyalin tekrarlanması ve eklenmesi ile oluşturulan keskin geçici nedenlerden kaynaklanır.

Bir ölçüm sinyali periyodik olduğunda, Uniform bir pencere tercih edilir. Periyodik bir sinyale bir Hanning veya Flattop penceresi uygulamak genlik ve frekans bozulması yaratacaktır.

Periyodik sinyaller şunları içerebilir:
– Ölçüm süresi boyunca sıfırdan başlayan ve biten ‘BurstRandom’ bir sinyal
– Ölçüm süresi ile tamsayı ilişkisi olan sinüzoidal sinyaller
– Ölçüm süresi içinde tamamen sıfırlanan darbe ölçümleri

Tukey

Bir Tukey penceresi zaman alanında çok düzdür, pencerenin çoğunluğu için 1 değerine yakındır. ‘’TaperLength’’ veri toplama süresinde pencerenin ne kadar 1 değerine sahip olacağını belirler. (Şekil 14). TaperLenght ne kadar düşük olursa, Tukey penceresinin ölçüm süresi boyunca 1 değeri o kadar uzun olur.

Tipik olarak, geçici verileri analiz etmek için Tukey pencereleri kullanılır. Bir Tukey penceresinin avantajı, zaman alanındaki geçici sinyalin genliğinin Hanning veya Flattop kullanımına kıyasla daha az değişme olasılığıdır (Şekil 15). Bir Hanning veya Flattop penceresinde, pencerenin değeri Tukey penceresine kıyasla daha kısa bir aralık için 1’e eşittir.

Tipik etki olayları birkaç milisaniye sürebilir. Örnekler arasında çekiçlerden kaynaklanan titreşimler, yoldaki tümsekler veya dizel motor tıkanıklığı sayılabilir.

Exponential

Exponential pencereler genellikle modal darbe testinde kullanılır. Sızıntı sorunlarını önlemek için ivmeölçer yanıtının ölçüm süresi içinde sıfıra (Şekil 16) düşmesini sağlamak için kullanılırlar.

Exponential bir pencere her zaman ölçümün başında 1.0 değeri ile başlar.
Exponentialbozunma parametresi,%0 ile%100 arasında bir değer olup, Exponential pencerenin başlangıç değerinin, ölçümün sonuna kadar ne kadar azaltılacağını belirler. Örneğin,%25’lik bir bozunma parametresi, Şekil 17’de gösterildiği gibi, ölçüm tamamlandığında pencerenin orijinal genliğin dörtte birine düştüğü anlamına gelir.

%100’lük bir Exponentialbozunma parametresi, Uniform bir pencereyle aynıdır (veya bir pencere uygulamaz). Model darbe testi yaparken, ölçüm zaman aralığında sinyal sıfıra düşerse%100’lük bir bozunma tercih edilir.

Exponential bir pencere uygulandığında, ölçülen sinyal orijinal sinyalden daha hızlı bozulur (Şekil 18).

Daha hızlı bozunmayla, ortaya çıkan ölçüme yapay sönümleme eklenir. Verilere kaydedilen Exponentialbozunma parametresini kullanarak, SimcenterTestlab’dakimodsal eğri oluşturucular efektleri kaldırabilir ve doğru mod sönümleme değerlerini rapor edebilir.

Sonuç

Ölçüm verisi koşullarına uygun bir pencere seçmek, doğru ve kullanışlı veriler elde etmek için önemlidir. Örneğin, Flattop penceresi bir kalibrasyon gerçekleştirmek için idealdir, ancak Exponential bir pencere uygun değildir.

Umarım bu makale hangi pencerelerin ve hangi koşullar altında kullanılacağı konusunda faydalı rehberlik sağlar.

Uygulama hakkında sorularınız için DTA Mühendislik Test Bölümü mühendisleriyle iletişime geçebilirsiniz.

The post Window Tipleri: Hanning, Flattop, Uniform, Tukey ve Exponential appeared first on Blog.

Gürültü kontrolü uygulamalarında kullanılan malzemelerin türü ve kullanım şekli ortamdaki sesin dağılımını etkilemektedir. Doğru malzeme seçimi, katmanlı yapıların kullanımı ve kullanılan malzemenin en iyi yerleşiminin bulunması günümüzde firmaların akustik alanında uğraştığı önemli Ar-Ge faaliyetleridir. Sanal ürün geliştirme sürecinde, gürültü kontrolünde kullanılan akustik malzemelerin analizleri de oldukça önem kazanmıştır.

Ürünlerin akustik performansını tespit etmek için başvurulan en önemli akustik özellikleri ise malzemenin ses emme katsayısı (sound absorption coefficient) ve ses iletim kaybı (sound transmission loss) değerleridir. Bu özelliklerin ölçümü ISO, ASTM ve SAE tarafından belirlenen standartlara uygun olarak gerçekleştirilir.

Bu yazıda malzemelerin akustik performansının belirlenmesinde önemli olan ses iletim kaybının hem fiziksel hem de numerik olarak nasıl elde edildiği incelenmiştir.

Ses yalıtımı ile ilgilenildiğinde sesin malzemedeki yutumu ve iletimi en önemli akustik performans değerleridir.
Ses iletim kaybı, malzemeye gelen enerjinin karşı tarafa aktarılan enerjiye logaritmik oranıdır.

Temelde 2 metot ile ölçülmektedir,
A. Empedans tüpü (Kundt tube) metodu
B. Akustik oda metodu

Bu metotlar, otomotiv sanayinde, savunma ve havacılık sektöründe, beyaz eşya sektöründe, mimarlık alanında sıklıkla kullanılmaktadır.

A. Sonlu Eleman Tabanlı Empedans tüpü (Kundt tube) ölçümü

Susturucular ve düz yapılı numunelerin ses iletim kaybı ölçümleri için empedans tüpü metodu kullanılabilir. Ses dalgaları tüpün içerisine yerleştirilmiş numunenin normaline doğrusal olarak yönlendirilmektedir. Mikrofonlardan ölçülen veriler ASTM E2611 standardına uygun olarak işlenip ses iletim kaybı test ile elde edilebilir.

Sonlu eleman tabanlı akustik analiz gerçekleştirirken izlenen adımlar kısaca şu şekildedir:
– Akustik hacmin sonlu eleman modeli oluşturulur
– Giriş sınır şartı için birim akustik güç uygulanır
– Çıkış sınır şartı olarak yankısız çıkış uygulanır
– İstenen frekans aralığı ve adımında çözüm yapılır

Şekil 1.2’ de SIEMENS Simcenter 3D yazılımında izlenen işlem adımları sırası ile gösterilmiştir.

Simcenter 3D ile genişleyen hazneli bir susturucunun analizi gerçekleştirilip test sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Şekil 1.3’de görüldüğü gibi oldukça iyi bir benzerlik gözlenmiştir.

B. Sonlu Eleman Tabanlı Akustik Oda Ölçümü

Akustik oda metodu, otomotiv ve havacılıkta kapı, panel yalıtım uygulamalarında, makine sanayisinde makinelerin yalıtılması için kullanılan büyük ve formlu numunelerin ses iletim kaybını ölçmek için kullanılır.

Çınlama odası ve yankısız oda ile ses iletim kaybı analizleri SAE J1400 ve GMW14173 standartlarına göre gerçekleştirilmektedir.

Çınlama odası, numune yüzeyinde homojen ses gücü oluşturmak için kaynaktan çıkan sesi, difüzörler (tam yansıtıcı) kullanarak sesi tamamen dağıtan odadır.

Yankısız oda, içerisinde sesin çok az yankı yapması için üçgen formlu sünger malzemeler ile kaplanan odadır.

Sonlu eleman tabanlı akustik analiz gerçekleştirirken izlenen adımlar kısaca şu şekildedir:
– Panelin Yapısal/Akustik sonlu eleman modeli oluşturulur
– Çınlama ve Yankısız oda sınırlarını temsil eden akustik modeller oluşturulur
– Çınlama tarafı için dağınık akustik alan tanımlanır
– Yankısız taraf için Sommerfeld yayılım şartı uygulanır

Simcenter 3D ile bir ateş duvarının ses iletim kaybı analizi gerçekleştirilmiştir.

Simcenter 3D ile panel ses iletim kaybı simülasyonunun sonucu:

Tipik olarak panellerin frekansa bağlı ses iletim kaybı karakteristikleri Şekil 1.7’deki gibidir. Bu grafiği 4 bölgeye ayırabiliriz.

1. Düşük frekanslar katılık kontrol bölgesidir, panelin bu bölgedeki ses iletim kaybı panelin katılığı ile iyileştirilebilir.
2. Orta frekanslar kütle kontrol bölgesidir, panelin bu bölgedeki ses iletim kaybı panelin kütlesi ile iyileştirilebilir.
3. Çakışma frekansı, gelen sesin frekansı ile esnek panelin rezonans frekansının çakıştığı frekanstır. Çakışma frekansı bölgesi, ses iletiminin en yüksek olduğu, iletim kaybının ise düştüğü bölgedir.

4. Yüksek frekanslar sönüm kontrol bölgesi, panelin bu bölgedeki ses iletim kaybı panel sönümü ile iyileştirilebilir.

SIEMENS Simcenter 3D yazılımları hakkındaki sorularınız için lütfen DTA Mühendislik Nümerik Analizler Bölümü mühendisleriyle iletişime geçebilirsiniz.

The post Sonlu Eleman Tabanlı Ses İletim Kaybı Analizleri appeared first on Blog.

Veri zaman alanında kaydedilir, ancak frekans alanında verinin görüntülenmesi için Fourier dönüşümü uygulanması gereklidir. Fourier dönüşümü uygulandığında ortaya çıkan terimler aşağıdaki görselde listelenmiştir.

Dijital verinin zaman alanında ya da frekans alanında görüntülenmesi ve bu farklı terimler arasındaki ilişkiyi anlamak yapılacak olan analizinin kalitesini belirler.

Zaman Alanı Terimleri

• Örnekleme Frekansı (Fs) – Her bir saniyede elde edilmiş veri örneklerinin sayısıdır.
• Pencereleme Süresi (T) – Bir Fourier dönüşümüne uygulanacak toplanmış zaman verisinin miktarıdır. (Nyquist Kriteri)
• Blok Boyutu (N) – Bir pencereleme süresi boyunca elde edilmiş veri örneklerinin toplam sayısıdır.

Frekans Alanı Terimleri

• Bant Genişliği (Fmax) – Fourier dönüşümünde elde edilmiş en yüksek frekans, örnekleme frekansının yarısıdır.
• Spektral Çizgiler (SL) – Fourier dönüşümünden sonra, Toplam frekans alanı örneklerinin sayısıdır.
• Frekans Çözünürlüğü (∆f) – Frekans alanındaki örnekler arasındaki boşluktur.

Örnekleme Frekansı (Fs)

Örnekleme frekansı (FS ) her bir saniyede elde edilmiş veri noktalarının sayısıdır.
2000 örnek/saniye örnekleme frekansı her bir saniyede elde edilmiş olan 2000 ayrı veri noktası demektir.

Zaman alanındaki doğru tepe noktası genliğini yakalamak için ilgili en yüksek frekansın en azından 10 kat fazlası örneklenmelidir. 100 Hz’lik bir sinüsoidal eğri için minimum örnekleme frekansı her saniye için 1000 örnek olabilir. Pratikte, 10 kattan daha fazla örnekleme yapmak zaman alanındaki genliği doğru olarak ölçmeye yardımcı olacaktır.

Frekans alanındaki genliği doğru elde etmek için ilgili en yüksek frekansın 2 katı kadar örneklenmesi gereklidir. Pratikte, birçok veri toplama sistemindeki anti-aliasing filtresinden dolayı frekansın 2.5 kat fazlasına kadar örneklemesi gereklidir.

Örnekleme frekansının (FS) tersi örnekleme aralığı veya ∆t’dir. Aşağıdaki görselde görüldüğü üzere zaman alanında toplanmış veri örnekleri arasındaki zaman aralığı miktarıdır.

Daha küçük miktardaki ∆t, zaman alanındaki doğru tepe noktasını yakalama şansımızı arttırır.

Blok Boyutu (N)

Blok boyutu (N) bir Fourier dönüşümü gerçekleştirmek için elde edilen zaman verisi noktalarının toplamıdır. 2000 Blok boyutu, 2000 veri noktası elde edilmiş ve Fourier dönüşümü uygulanmış demektir.

Pencereleme Süresi (T)

Pencereleme süresi bir veri bloğunun elde edilmesi için gerekli toplam zamandır (T). Pencereleme süresi aşağıda gösterildiği gibi Blok boyutunun örnekleme frekansına bölünmesiyle elde edilir.

Örneğin; 2000 veri noktasının blok boyutu ile 1000 örnekleme frekansı bir tek veri elde etmek için 2 saniye gerektiğini belirtir. Toplam zaman; Pencereleme süresi, blok boyutu ve ∆t’nin çarpımına eşittir.

• Bir Blok Elde Etme Süresi – Pencereleme Süresi (T) bir veri bloğunun elde edileceği zamandır. Örneğin; 2 saniye olabilir.
• Toplam Zaman – Eğer beş veri bloğunun (her biri için 2saniye) toplamı alınırsa, 5 blok elde etmek için gerekli toplam zaman 10 sn olur.

Bant Genişliği (Fmax)

Bant genişliği (Fmax) analiz edilebilen maksimum frekanstır. Bant genişliği, örnekleme frekansının yarısıdır. Nyquist örnekleme kriteri, örnekleme frekansının maksimum frekansın en az 2 katı olmasını gerektirir.

1000 Hertz’lik bant genişliği, örnekleme frekansının 2000 örnek/saniye alınması demektir.

Gerçekte karşılaşılan durumlarda örnekleme frekansını 2000 örnek/saniye seçersek teoride kullanılabilir görülen 1000 Hz’lik bant genişliği limiti daha az olur. Bunun nedeni birçok veri toplama sisteminde bant genişliğinin %80’inden sonra sinyalin genliğini azaltan anti-aliasing filtresi bulunmasıdır.

1000 Hertz olan bant genişliğini anti-aliasing filtresi 800 Hertz ve aşağısına düşürür.
SIEMENS Simcenter Testlab’ta ‘Tools -> Options -> General’ altında aşağıdaki görseldeki gibi ‘Frequency’ altındaki ‘Span’a tıklayarak kullanılabilir bant genişliği görüntülenebilir.

Spektral Çizgiler (SL)

Fourier dönüşümü gerçekleştirildikten sonra karşılaşacağımız Spektral çizgiler, veri noktalarının frekans alanındaki toplam sayısıdır. Blok boyutuna (N) benzer. Her bir spektral çizgide iki veri değeri vardır – aşağıdaki görselde gösterildiği gibi bir genlik ve bir faz değeri.

Fourier dönüşümü genlik ve faz çıktısı verirken bazı durumlarda içerisinde faz bulunmayan Autopower’a dönüştürülerek de kullanılır.

Blok boyutunun yarısı spektral çizgilerin sayısına eşittir.

2000 veri noktasının blok boyutuna karşılık 1000 spektral çizgi vardır.

Frekans Çözünürlüğü

Frekans çözünürlüğü (∆f) frekanstaki veri noktaları arasındaki boşluktur. Frekans çözünürlüğü, bant genişliğinin spektral çizgilere bölünmesine eşittir.

Örneğin; 8 spektral çizgi ve 16 Hz olan bant genişliği 2.0 Hz’lik frekans çözünürlüğüne sahiptir.

0 ve 16 Hertz arasında yayılan 8 spektral çizgi frekans eksenine 2.0 Hertz’lik boşluklarla yerleşir. 0 Hertz’in toplam spektral çizgilere dahil olmadığına dikkat edin. 0 Hertz’de hesaplanan değer DC offseti temsil eder. Örneğin 1 Volt’luk sinüsoidal bir eğri 5 volt offset değeri civarına yerleştirilirse sinüsoidal eğrinin 1 Volt’luk genliği sinüsoidal dalganın frekansına tekabül eden spektral çizgiye yerleştirilirken offset değeri 0 Hertz’e yerleştirilir.

Dijital Sinyal İşleme İlişkileri

Yukarıdaki ilişkileri bir araya getirirsek, farklı dijital sinyal işleme parametreleri birbirleriyle ilişkilendirilebilir.

Bu durum pencereleme süresi (T) ve frekans çözünürlüğü (∆f) ile ilişkili bir oran olarak ortaya çıkar.

Çıkarabileceğimiz sonuçlar;
• Daha iyi frekans çözünürlüğü için daha uzun toplama süresi gereklidir.
• Daha kısa veri toplama süresi daha kaba frekans çözünürlüğü demektir.

Sinyal analiz edilirken frekans çözünürlüğünün tam olarak anlaşılması önemlidir. Aşağıdaki görselde 2 sinüs tonu dijital ortama aktarılmış ve Fourier dönüşümü uygulanmıştır. 1.0 Hertz ve 0.5 Hertz’lik iki farklı frekans çözünürlüğü ile bu işlem gerçekleştirilmiştir.

1.0 Hertz yerine 0.5 Hertz’lik frekans çözünürlüğü uygulandığında 2 ayrı tepe noktasının ortaya çıktığına dikkat ediniz. Daha iyi frekans çözünürlüğünün faydası tartışılamaz. Aklınıza tüm bu durumlar için neden en iyi frekans çözünürlüğü kullanmıyoruz sorusu gelebilir.

Bu durumun daha uzun veri toplama süresi gerektireceği göz önünde bulundurulmalıdır.
• 10 Hz’lik frekans çözünürlüğü için 0.1 saniye gerekli.
• 1 Hz’lik frekans çözünürlüğü için 1 saniye gerekli.
• 0.1 Hz’lik frekans çözünürlüğü için 10 saniye gerekli.
• 0.01 Hz’lik frekans çözünürlüğü için 100 saniye gerekli.

Bazı durumlarda, bu uzun veri toplama süreleri pratik değildir. İşleme en uygun durum seçilmelidir.

SIEMENS Simcenter Testlab yazılımları hakkındaki sorularınız için lütfen DTA Mühendislik Test Bölümü mühendisleriyle iletişime geçiniz.

The post Dijital Sinyal İşleme: Örnekleme Frekansı, Bant Genişliği, Spektral Çizgi appeared first on Blog.

SIEMENS Simcenter Testlab ile eğri uydurma işlemi aşağıdaki işlem adımları ile yapılmaktadır;
1. Arkaplan Gürültüsü
2. XY Veri Seti Analojisi
3. Simcenter Modal Analiz Yazılımı:
– FRF ve bant genişliği
– Stabilizayon diyagramı
– Modal şekil hesaplama
– Modal validasyon
4. Tekrarlanan Kökler: Aynı frekansta 2 Mod

Arkaplan Gürültüsü

Modal eğri uydurma işleminde dikkat edilmesi gereken birkaç nokta vardır (Görsel 2) :
– FRF’lerden yapıdaki doğru doğal frekansların sayısı nasıl belirlenir? Tahmin edilen modların az veya çok olduğunu nasıl belirleriz?
– FRF’deki bir tepe noktasının ölçüm gürültüsü mü yoksa gerçek bir rezonans mı olduğunu nasıl anlarız?
– FRF’deki tepe noktaları birbirlerine çok yakınsa, tek bir tepe noktası şeklinde görünüyorsa, bu bitişik modlar matematiksel olarak birbirinden nasıl ayrılır?

Modal eğri uydurma esnasında yukarıdaki zorlukların önüne geçebilmek için, Simcenter Testlab Modal Analysis yazılımı kullanılabilir. Stabilizasyon Diyagramı yardımıyla FRF setini tanımlayan en iyi matematiksel modal parametreler (frekanslar, sönümleme vb.) belirlenebilir.
Simcenter Testlab yazılımını detaylandırmadan önce, aşağıdaki eğri uydurma analojisi, eğri uydurma sürecini daha iyi anlamamıza yardımcı olabilir.

XY Veri Seti Analojisi

Şekil 3’de gösterildiği gibi X ve Y data seti kullanılarak eğri uydurma prosesi görselleştirilebilir.

Amaç, X ve Y verilerini en iyi tanımlayan bir eğri hesaplamaktır.
Veri noktalarına bakıldığında, noktaların üçüncü dereceden bir polinom gibi görünen, matematiksel bir ilişkiye sahip olduğu görülmektedir. Ancak tüm veri noktaları polinom üzerinde yer almamaktadır.
XY veri setinden bir eğri oluşturulduğunda, veri noktaları üçüncü dereceden bir polinoma göre biraz farklılık göstermektedir. Bu farklılık, tıpkı veri toplarken elde edilen gürültü gibidir.

Veriyi matematiksel olarak en iyi şekilde temsil etmek aşağıdaki yaklaşım kullanılabilir;
1. Farklı mertebelere sahip polinomlar denemek. Örneğin; verileri önce birinci dereceden bir polinom eğrisi, sonra ikinci dereceden bir polinom ve daha sonra üçüncü dereceden bir polinom ile temsil etmek.
2. Matematiksel deklem ile veri noktaları arasındaki farkı (veya hatayı) en aza indiren polinomların mertebesini ve katsayıları bulmak.

Şekil 4’den Şekil 7’ye kadar, 1. dereceden 10. Dereceye oluşturulan polinomlar görselleştirilmektedir.

Şekil 5’de gösterilen, birinci dereceden polinom eğrisini göz önünde bulunduralım.

Birinci dereceden polinom, XY verilerinin genel eğilimini izlemektedir, ancak veri noktalarını mükemmel şekilde temsil etmemektedir. Eğri ve veri noktalar arasındaki farkı en aza indirmek için eğri parametreleri (eğim ve ofset) hesaplanır.
Veri noktalarını daha iyi temsil etmesi için daha yüksek dereceli bir polinomun gerekmektedir. Polinomun derecesini üçe yükselterek, Şekil 6’da gösterildiği gibi verilere daha iyi uyan bir polinom elde edilebilir.

XY verilerinde, polinoma uymayan noktalar bulunmakta ve bu da polinom eğrisinin tüm veri noktalarından geçmesini imkansız hale getirmektedir.
Polinomun derecesi daha da artarsa ne olur? Şekil 7’de 10. dereceden polinomun veriler ile uyumu gösterilmektedir.

Onuncu dereceden polinomun veri noktaları ile eğri arasındaki mesafeye bağlı olarak hesaplanan hata, daha düşük dereceli polinomlara göre iyi olabilir: çünkü eğri, veri noktalarının çoğundan geçmektedir. Bununla birlikte, oluşturulan polinomun noktalar ile olan uyumunun iyi olmadığı görülmektedir. – eğride üçüncü dereceden polinoma göre şeklinden sapan bazı büyük sıçramalar bulunmaktadır.

Eğri uydururken aşağıdaki hususlar göz önünde bulundurulmalıdır;
– Polinomun derecesini arttırmak, sonucu iyileştirmektedir.
– Herhangi bir eğri uydurma metodu, verilerindeki gürültüyü ve diğer varyasyonları gidermelidir.
– Verileri analiz eden kişi, uydurulan matematiksel eğriyi doğru bir derece ile belirlemelidir.
Şimdi bu polinom analojisini Simcenter Testlab Modal Analysis kullanarak, gerçek FRF verilerinden eğri uydurmak için kullanabiliriz.

Simcenter Testlab Modal Analiz ile Modal Eğri Uydurma

Ölçülen FRF’lerden iyi bir modal parametre seti tahmin etme süreci, XY veri analojisiyle benzerlik göstermektedir:
– Ölçülen FRF’lerde, kullanılan ekipmanlardan kaynaklı elektriksel gürültü, küçük yapısal lineersizlikler, ivmeölçerlerin kaydırılması gibi, bir çok ölçüm gürültüsü yer almaktadır.
– Yapı üzerindeki farklı konumlardan elde edilen FRF’ler dikkate alınmalıdır. (Şekil 8)
– İlgilenilen frekans aralığındaki birçok mod ( doğal frekans, sönüm, mod şekli) dikkate alınmalıdır.

Ayrıştırılması gereken çok sayıda bilinmeyen ve dikkate alınacak birçok FRF veri noktası vardır. Model eğri yazılım ve algoritmaları ile aşağıdaki işlem adımları takip edilir;
– Test edilen yapı için belirli bir frekans aralığında doğru mod sayısını belirlenir.
– Ölçülen FRF’lerden doğal frekans, sönüm ve diğer modal bilgileri belirlenir.
– Hesaplanan modlar ve ölçülen FRF verileri arasındaki hata en aza indirilir.
– Verilerdeki gürültü azaltılır.
– En son oluşturulan modal model üzerinde, herhangi uygun olmayan bir modun olup olmadığı değerlendirilir.
Analiz yapan kişinin sonuçları manuel olarak incelemesi ve yukarıdakilerin hepsinin uygun şekilde yapıldığından emin olması gerekecektir.

Süreç
Simcenter Testlab Modal Analysis yazılımında modal eğri uydurma işlem adımları Şekil 9’da gösterilmektedir .

Tatmin edici bir eğri elde edilinceye kadar bu işlemin tekrarlanması gerekebilir. Sürecin ilk üç adımı Simcenter TestLAB Modal Analiz çalışma sayfasında yer alan Polymax veya Time MDOF ile yapılır. Doğrulama adımları, Modal Synthesis ve Modal Validation ile yapılır.
Polymax, Simcenter Modal Analysis yazılımında (Tools -> Add-ins -> Modal Analysis and Polymax Modal Analysis) aracılığıyla açılır. Modal eğri uydurma işleminde, çoğunlukla Polymax algoritması kullanılmaktadır.

Seçilen FRF’ler ve Frekans Aralığı

Şekil 10’da gösterildiği gibi, Modal eğri uydurmanın ilk adımı, analiz edilecek FRF seti ve frekans aralığını belirlemektir.

Bant genişliği seçim penceresinin bazı önemli özellikleri:

• FRF Seçimi – FRF seçimi ekranın sol üst kısmından yapılır. Varsayılan olarak, mevcut proje bölümünün tüm ölçümleri kullanılır. Aynı isimdeki FRF’ler mevcutsa, sadece en son ölçüm kullanılır. Eğer kötü bir FRF ölçümü elde edilmişse, örneğin zayıf tutarlılıkla (coherence), problemin kaynağı tespit edilerek bu FRF ölçümü tekrarlanır. Ardından yeniden elde edilmiş FRF, eğri uydurma işlemine katılır.
•  Bant Genişliği Seçimi – Analiz edilecek frekans aralığı çift imleç kullanılarak seçilir. Genelde, imleçleri düşük ivme yanıtlı veya anti-rezonans bölgesine yerleştirmek en iyi yöntemdir, böylece modal bilgiler kesilmemiş olacaktır.
• Veri Görselleştirme Yerleşimi – Çalışma sayfasının sol alt köşesinde, kullanıcının eğri uydurma işlemi sırasında ekranda gösterilecek FRF işlevlerini seçmesine izin verir. “Selected Function” seçimi bireysel ölçümlerin gösterilmesine izin verirken, “Sum” ölçülen tüm FRF’lerin ortalamasını göstermektedir.

Ekranda gösterilen (Şekil 10) bu toplam FRF eğrisi, analiz için bant genişliğinin seçilmesine yardımcı olmak amaçlı yanlızca görselleştirme içindir. Analizde tüm FRF’ler kullanılacaktır. Analiz edilen FRF’lerin tam listesi ekranın sol tarafında gösterilir.

Stabilizasyon Diyagramı

Stabilizasyon diyagramı, her biri harf içeren birçok satıra sahiptir:

• Satır Numarası – Ekranın sağ tarafındaki sayılar, yazılım algoritmasının FRF verilerini tanımlamak için kullandığı iterasyon sayısını (önceki XY data analojisinden gelen polinomun derecesi gibi) temsil eder.
• Harfler – Her satırdaki harfler, ölçülen FRF’leri analiz ederek, yazılımın belirlediği potansiyel modları temsil eder. Harf tipi, modal tahminin kalitesini gösterir.

Stabilizasyon Diyagramı Satırları

Her satırdaki harf sayısı veya potansiyel modlar, satır numarasını asla aşmaz ( Şekil 12 ). Simcenter Testlab anlamsız mod seçimlerini göstermeyeceğinden, satırlardaki harf sayısı, satır sayısından az olabilir. Örneğin, eğri uydurma algoritması tarafından negatif frekanslı veya negatif sönümlemeli bir potansiyel mod tanımlanmışsa, gösterilmez.

Potansiyel modu temsil eden harf, üzerine tıklanarak eğri uyumu analizi için seçilebilir.

Stabilizasyon Diyagramı Harfleri

Harfler, belirli bir potansiyel model çözümünün tekrarlanabilirliğini gösterir. Bu, mevcut satırdaki potansiyel çözümler (frekanslar, sönümler, vb.), Şekil 13’te gösterildiği gibi önceki satırdaki potansiyel çözümler ile karşılaştırılarak yapılır .

Harfleri yazmak ile çözümlerin istikrarı, işaret ler en tekrarlanabilir olma.
• o- Yeni: Bu çözümün bir önceki satırda mevcut olmadığı anlamına gelir.
• f – Frekans: Potansiyel modun frekansı bir önceki satıra göre dengelenirse, f harfi kullanılır.
• d – Sönümleme: Hem frekans hem de sönümleme değerleri önceki satıra göre dengelenirse d harfi kullanılır.
• v – Vektör: Frekans ve modal katılım vektörünün her ikisi de stabilize edilmiş ise v harfi kullanılır.
• s – Kararlı: Modal çözüm, frekans, sönümleme ve modal katılım vektöründe tamamen dengelenmiş ise s harfi ile gösterilir.

İdeal olarak, s harflerinin sütunları modların varlığını gösterir (Not: 50 veya 60 Hz’de çok güçlü bir s harfi sütunu olsa bile, çok hafif bir şekilde sönümlenen bir mod, test nesnesinin bir modu değil, muhtemelen elektriksel gürültüdür).
Harflerin bulunduğu sütunlardan yanlızca bir s harfini seçmek, çözüm tekrarlanabilir olduğundan yeterli olacaktır.

Stabilizasyon Diyagramı Toleransları

Sonuçlar ne kadar tekrarlanabilir? Çözümün dengelemesi için toleransların belirlenmesi ekranının sol alt köşesinde “Tolerances…” butonu ile yapılır. Bu ekranda, harf atamaları için kullanılan tolerans yüzdeleri değiştirilebilir. ( Şekil 14 ).

Örneğin, doğal frekans için değişkenlik % 0.1’e kadar ayarlanabilir.

Mod Şekillerinin Hesaplanması

En iyi potansiyel mod grubunu seçtikten sonra, bir sonraki adım, Şekil 15’te gösterildiği gibi mod şekillerini hesaplamaktır . Ekranın sol üst köşesindeki “Shapes” küçük çalışma sayfasına tıklanır.

Modal şekilleri belirlemek için ekranın sol kısmında yer alan “Calculate” düğmesine basılır. Hesaplanan modal şekiller sol altta listelenir. Mod şekilleri, bu kısımdan geometri üzerine sürükleyerek veya sağ alt taraftaki oklar kullanılarak görüntülenir.

Modal Model Doğrulama

Hesaplanan mod şekilleriyle, bazı doğrulama adımları kullanılarak sonuçlar iki kez kontrol edilebilir. Bu şekilde hiçbir modun kaçırılmaması ve çok fazla modun dahil edilmesi önlenebilir.
Yaygın olarak kullanılan iki doğrulama yöntemi vardır: Modal Sentez ve Modal Güvence Kriteri . Bu yöntemler iki ayrı çalışma sayfasında yer almaktadır.

Modal Sentez: Cevapsız Modların Kontrolü

Hesaplanan mod seti kullanılarak, hesaplanan FRF’ler ölçülen FRF’lerle karşılaştırılabilir.
Bunu yaparken, Şekil 16’da gösterildiği gibi modların analiz dışında bırakıldığı hataları yakalamak çoğu zaman mümkündür .

Ölçülen her FRF bu şekilde kontrol edilebilir. Her FRF için bir korelasyon ve hata yüzdesi hesaplanır ve gösterilir. Korelasyon yüzdesinin mümkün olduğunca yüksek, %100’e yakın olması arzu edilirken, hata yüzdesinin düşük olması, mümkün olduğunca sıfıra yakın olmalıdır.
Analizde eksik olan modlar varsa, Stabilizasyon adımına geri dönülerek analize eklenmelidir.

Modal Güvence Kriteri: Çok Fazla Modu Kontrol Etme

İyi bir modal senteze sahip olunsa bile çok fazla mod seçilmiş olabilir. Modal Güvence Kriteri bu durumun belirlenmesini sağlar.
Modal Güvence Kriteri (MAC) iki mod şeklini karşılaştırır. Modlar birbirine benziyorsa, MAC değeri % 100’e yakın olacaktır. Farklı olan iki mod ise % 0’a yakın bir MAC’ye sahip olacaktır.
İdeal olarak, modal parametre tahmini sırasında tanımlanan her modun kendine özgü mod şekline sahip olması gerekir.
Çok fazla mod nasıl seçilebilir? İki farklı modal eğri uyarlama algoritması için Stabilizasyon Diyagramını gösteren Şekil 17’yi dikkate alın : Time MDOF ve Polymax.

Bir kullanıcının Time MDOF stabilizasyon şemasında ( Şekil 17’nin sol tarafı ) ekstra bir mod seçmesi kolay olacaktır. Ekstra veya yinelenen bir mod seçildiğinde, seçilen modun şekli, yakındaki modlara çok benzeyecektir. Benzer mod şekilleri fiziksel olarak imkansızdır: Her mod şekli benzersiz olmalıdır. Modal arasındaki bu benzerlik, Şekil 18’de gösterildiği gibi yüksek bir MAC değeri olarak işaretlenecektir .

Yukarıdaki şekil, 304 Hz modunun ve 311 Hz modunun muhtemelen aynı mod olduğunu göstermektedir. Modlardan birinin seçimi kaldırılmalıdır.

Tekrarlanan Kökler: Aynı Frekansta İki Mod

Birçok yapıda, aynı frekansta iki modun bulunması mümkündür. Bu genellikle simetrik yapılarda (tüpler, diskler vb.) görülmektedir.
Bir yapının tekrarlanan bir kökü olup olmadığını belirlemek için, Mode Indicator Function (MIF) kullanılır. Aynı frekansta iki mod varsa ve iki MIF varsa, her MIF, Şekil 19’da gösterildiği şekilde, aynı frekansta iki modun varlığına işaret edecek şekilde düşüş gösterir (mavi eğri).

Mode indicator function, iki modun olduğu frekanslarda “azalır”. Şekil 19’da , mavi ve yeşil MIF eğrisi aynı frekansta azalmaktadır. Bu düşüş, aynı frekansta iki modun varlığını gösterir.
Matematiksel olarak, hem birincil hem de ikincil mod gösterge fonksiyonuna sahip olmak için iki referansa sahip olmak gerekir.
Son olarak, Modal Modelin Maksimum Olabilirlik tahminini (MLMM) kullanılarak, toplanan FRF verileriyle daha iyi eşleşme yapabilmek için frekanslarda ve sönümlerde otomatik ayarlamalar yapılabilir.

SIEMENS Simcenter Testlab yazılımları hakkındaki sorularınız için lütfen DTA Mühendislik Test Bölümü mühendisleriyle iletişime geçiniz.

The post Modal Analizde Eğri Uydurmanın Temelleri appeared first on Blog.

SIEMENS Simcenter Testlab 18’in yayınlanması ile birlikte, token lisansı ile erişim sağlanabilecek modül sayısı da arttırıldı.

Token lisansı nedir?

Simcenter Testlab tokenları, kullanıcılara Testlab’ın geniş kütüphanesinde bulunan yazılım modüllerine erişim sağlanması için oluşturulmuş esnek bir lisanslama mekanizmasıdır.

Sabit lisanslar ile yalnızca lisansı satın alınan yazılım modülü kullanılabilirken, Token lisanslama ile kullanıcılar ,toplam kullanılabilir token miktarını aşmadıkları sürece, yazılım modüllerini herhangi bir kombinasyon ile çalıştırabilirler.

Simcenter Testlab token lisanslama sisteminde:

• Belirli yazılım modulü lisansları satın almak yerine, belirli miktarda token satın alınır.
• Simcenter Testlab’ın her analiz ve veri toplama yazılımını çalıştırabilmek için sabit miktarda token’a ihtiyaç vardır.
• Gerekli token miktarı aşılmadığı sürece, yazılım modülleri farklı kombinasyonlar ile çalıştırabilir.
• Simcenter Testlab yazılımının Token ile kullanılabilen yazılım kütüphanesi her yeni sürüm ile genişletilmektedir.
• Simcenter Testlab tokenları süresi bitmeyen, kalıcı lisanslardır(yıllık üyelik olarak satın alınmadığı sürece)

Simcenter Testlab token lisansı nasıl çalışır?

Token Lisansı Örneği

Bir test ekibi, impact test, modal analiz ve gürültü analizi için 120 token almaya karar verir. Tablo 1’de bu tür test ve analizler için kullanılan bazı temel modüllerin bir listesi yer almaktadır.

İlk olarak, impact test ile modal analiz için gerekli FRF’ler toplanır. Bunun için SCADAS veri toplama sistemiyle, Simcenter Testlab Impact Testing (25 token) ve Front End Driver(12 token) açılır. Front end driver yanlızca veri toplama için gereklidir. Satın alınan 120 tokendan 37’si impact test için kullanılırken, başka modülleri kullanmak için geriye 83 token kalır.

Tablo 2’deki yeşil renkle vurgulanmış satırlar impact test için kullanılan lisansları göstermektedir.

FRF Veriler toplandıktan sonra, modal analiz yapılacaktır. Veri toplama modulleri kapatıldıktan sonra Modal Analysis (77 token) açılır. Opsiyonel olarak analizde Maximum Likelihood Estimator for a Modal Model (MLMM) modulü kullanılabilir (26 token). Bu moduller Simcenter Testlab’da Menü altındaki “Tools -> Add-ins” kısmından eklenir.

Tablo 3’de görüleceği üzere 103 token kullanılmaktadır. Diğer modulleri açmak için geriye 17 token kalmaktadır.

Testlerin hemen ardından baskın bir ses problem ile karşılaşıldığını düşünelim. Bu problemi tanımlamak için Sound Diagnosis kullanılacaktır. Modal analiz için çalıştırılan Modal Analysis ve MLMM kapatılarak tüm tokenlar boşa çıkartılır ve sonra Sound Diagnosis (62 token) çalıştırılır. Bu çalışma için kullanılan ve kalan token miktarı Tablo 4’de verilmektedir.

Modal Analysis ve Sound Diagnosis iki farklı analiz tipi olduğundan, bu modulleri birlikte çalıştırmak mantıklı olmayacaktır. Bu yüzden ilk olarak Simcenter Testlab’da menu altındaki “Tools-> Add-ins” ile modal analiz modulleri kapatılır ve Sound Diagnosis modülü açılır.

Örnekte görüldüğü gibi, 120 token bir mühendise ihtiyaç duyulan farklı tipte veri toplama ve analiz modülleri arasında sürekli geçiş yapma imkanı sağlamaktadır.

Token Konfigürasyonları
Token konfigürasyonları oluşturmak için birkaç farklı seçenek bulunmaktadır. Tokenlar bir USB anahtar ile taşınabilir ya da ağa bağlı bir lisans sunucusu üzerinden kullanılabilir.

USB anahtar ile token kullanımı;
Desktop ve token lisansları küçük bir USB anahtar içerisine atılabilir. USB anahtar bilgisayara takıldığında, bilgisayarda bulunan lisans dosyası USB anahtarda bulunan seri numara ile control edilir ve USB anahtarda tanımlanan Desktop ve token lisansları kullanıma hazır olur.

Kullanıcılar, USB anahtara atanmış token sayısı kontrol edilebilir. Aynı anda bir bilgisayarda birden fazla USB lisansı kullanılabilir.

Lisans Sunucu ile token kullanımı;
Bir ağdaki bilgisayara birden fazla Desktop ve Token lisansı yerleştirilebilir ve ağa bağlı herhangi bir bilgisayar bu lisanslara erişebilir. Bu birden fazla test ekibinin tokenları paylaşmasını sağlar.

Sabit Lisanslardan Token Lisanslamaya Geçiş Örnekleri

Darbe Testi

– Token lisansı olmadan: Test mühendislerinden oluşan bir ekibin 3 adet USB lisansını kullandığı düşünülsün. Test mühendislerinden birinin Impact Test yapmaya ihtiyacı vardır ancak Impact Test için yalnızca bir USB lisansı bulunmaktadır. Ve takımdaki başka bir test mühendisi bu USB lisansı yanlışlıkla yanına alarak birkaç günlük tatile çıktığında, bu testin yapılabilmesi için beklemek gerekmektedir.

– Token lisansı ile: Test mühendislerinden oluşan bir ekibin 3 adet USB lisansına sahip olduğu ve her USB anahtar 90 token olduğu düşünülsün. Test mühendislerinden biri Impact Test yapmaya ihtiyaç duyduğunda, herhangi bir USB belleği alarak Frontend Driver(12 token) ve Impact Testing(25 token) ile darbe testi yapabilir. Bu durumda belirli bir USB belleği aramaya veya başka bir mühendisin işini bitirmesini beklemeye ihtiyacı olmayacaktır.

Titreşim kontrolü

Tokenlar ile, bir titreşim test laboratuvarında daha geniş ölçekli titreşim kontrol testleri yapılabilir.

– Token lisansı olmadan: Birkaç sarsıcı sisteminin bulunduğu bir test laboratuvarında, testlerin genellikle yüzde 95’i standarda bağlı random, shock ve sine titreşim testleridir. Nadiren random-sine veya random-random titreşim profillerinde karmaşık bir test talebi gelebilir. Bu lisanslar(random-sine , random-random) daha önce satın alınmadığı için, bu testlerin yapılması için başka laboratuvarlara ihtiyaç duyulacaktır.

– Token lisansı ile: Bu laboratuvarda, Desktop lisansı ve 60 token ile kompleks titreşim testlerinin her biri yapılabilir. Örneğin: Testlab Desktop + 12 token frontend driver + 22 token random control + 25 token sine on random. Tokenları kullanarak, titreşim testleri ile birlikte ilave çalışmalarda yapılabilir. Örneğin Güç spektral yoğunluğu profilleri geliştirmek için Mission Synthesis (24 tokens) kullanılabilir.

Farklı lokasyonlarda çalışan test ekipleri

Bir mühendislik ekibinin diğer test ekiplerin sabit lisansları kullanmasından dolayı yaşadığı zaman kayıpları, token lisansları ile önlenebilmektedir.

– Token lisansı olmadan: Bir mühendislik ekibinde her ekip üyesinin ulaşabildiği sabit bir Simcenter Testlab lisans sunucusuna sahiptir. Analizler için sabit 3 tane Time Signal Calculator lisansına sahip olduğu düşünülsün. 5 mühendisin Time Signal Calculator kullanmak istediği durumda, mühendislerden bir kaçı diğer mühendislerin veri işleme proseslerini bitirmelerini beklemek zorundadırlar.

– Token lisansı ile: Bu test ekibi, birkaç Desktop lisansı ve 400 token bulunan bir sunucu sistemine geçiş yaparak,5 mühendis tek seferde, Time Signal Calculator (26 token) veya Operational Deflection Shapes (28 token) yada 3 Operational Deflection Shapes ve 2 Time Signal Calculator gibi kombinasyonlar oluşturarak çalışabilirler. Tokenlar, mevcut token sınırı aşılmadığı sürece her türlü kombinasyona müsade etmektedir.

Token ile kullanılabilecek yazılım modülleri

Token lisansları ile kullanılabilecek 50 den fazla yazılım modülü bulunmaktadır.

Desktop

• Simcenter Testlab Desktop lisansı ayrı olarak satın alınmak zorundadır. Token ile kullanılamamaktadır. Desktop, Simcenter Testlab yazılımını başlatmak için gereken temel lisanstır ve içerisinde veri görüntüleme ve raporlama özelliklerini barındırmaktadır. Eş zamanlı olarak her kullanıcı için bir Desktop lisansı gerekmektedir.

Veri toplama

• Simcenter Testlab Frontend Driver (12 tokens)
• Simcenter Testlab Signature (42 tokens)
• Simcenter Testlab Single and Dual Plane Balancing (20 tokens)
• Simcenter Testlab Order Tracking (20 tokens)
• Simcenter Testlab MIMO Sine Testing (36 tokens)
• Simcenter Testlab Random Control (22 tokens)
• Kurtosis Control (21 tokens)
• Sine on Random (25 tokens)
• Random on Random (25 tokens)
• Simcenter Testlab Sine Control (22 tokens)
• Simcenter Testlab Shock Control (22 tokens)
  ve daha fazlası..

Analiz

• Simcenter Testlab Sound Diagnosis (62 tokens)
• Simcenter Testlab Run Comparison Organizer (19 tokens)
• Simcenter Testlab Time-Frequency Wavelet Analysis (34 tokens)
• Simcenter Testlab Throughput Processing (36 tokens)
• Simcenter Testlab Order Tracking (20 tokens)
• Simcenter Testlab Sound Quality Metrics (33 tokens)
• Simcenter Testlab Time Signal Calculator (26 tokens)
• Simcenter Testlab Harmonic Removal (15 tokens
• Simcenter Testlab Jury Testing (46 tokens)
• Simcenter Testlab Offline RPM Extraction (20 tokens)
• Simcenter Testlab Geometry (16 tokens)
• Simcenter Testlab Operational Deflection Shapes (28 tokens)
• Simcenter Testlab Modal Analysis (77 tokens)
• Simcenter Testlab Polymax (26 tokens)
• Simcenter Testlab Maximum Likelihood Estimation of a Modal Model (26 tokens)
• Simcenter Testlab Modification Prediction (23 tokens)
  ve daha fazlası..

Özel Durumlar

• Simcenter Testlab 18 revizyonu ile birlikte Desktop’a ilave olarak, Simcenter Soundbrush, Simcenter Sound Camera, Simcenter HD Acoustic Camera yazılımlarıda token ile lisanslanamamaktadır.

Uygulama konusundaki sorularınız olması durumunda bizimle iletişime geçebilirsiniz.

The post SIEMENS Simcenter Testlab Tokens appeared first on Blog.

Oktavlar belirli bir frekans aralığındaki toplam enerji düzeyini temsil eder.

Oktav bantları nasıl belirlenir?
“Oktav band” terimi, aynı notanın tonları arasında frekansın iki katına çıktığı müzik teorisinden ödünç alınmıştır.

İnsan işitme oktav bantları aynı şekilde gelişmiştir: İnsan işitme aralığı (20-20.000Hz) 11 oktav bandına bölünür, her bant bir önceki bandın frekans aralığını 2 katına çıkarır. Bunlara 1/1 oktav bant denir.

İnsanların frekansları ayırt etme şekline daha da yakınlaşmak için, her 1/1 oktav bandı üç alt banda ayrılabilir. Bunlara 1/3 oktav bant denir. Bu daha küçük oktav bantları, insanların frekanslar arasındaki farkı nasıl ayırt ettiğini daha yakından temsil eder.

Oktavlar eşit aralıklı değildir:
Oktavlar genellikle oktav bantlarının merkez frekanslarının doğrusal aralıklarla yerleştirileceği şekilde görüntülenir. Buna oktav biçimi denir. Bu, oktavların aralıkları eşit olmasa bile, frekansta eşit aralıklarla görünmesine neden olur.

Aşağıdaki Şekil 5‘te, beyaz gürültü (White noise) hem dar bant (mavi) hem de oktav biçiminde (yeşil) ifade edilir. X ekseni oktav biçimindedir (yukarıda açıklanmıştır). Daha düşük frekanslardaki oktav bantlarının, daha yüksek frekanslardaki oktavlara kıyasla daha az veriyi doldurduklarına dikkat edin. Bunun nedeni, yüksek frekanslardaki oktav bantlarının daha düşük frekanslarda oktav bantlarından daha geniş bir frekans aralığını kapsamasıdır.

Aynı veriler aşağıda (Şekil 6) çizilmiştir, ancak x ekseni bu sefer doğrusal formattadır. Autopower’ın (mavi) tüm frekanslarda aynı yoğunluğa sahip olduğuna dikkat edin. Her bir oktav bandının (yeşil) kapsadığı frekans aralıklarının giderek büyüdüğüne dikkat edin.

Oktav bantları, insan kulağının frekanslar arasında nasıl ayırt edildiğini belirlemeye yardım eder. Düşük frekanslarda; kulak, frekans aralarında daha kolay ayrım yapabilir. Bu yüzden oktav bantları düşük frekanslarda daha dardır. Daha yüksek frekanslarda, kulak frekansları birbirinden ayırmakta güçlük çeker. Bu yüzden oktav bantları yüksek frekanslarda daha geniştir. Bu fenomeni duymak için aşağıdaki videoyu izleyebilirsiniz.

NOT: Kritik bantlar ayrıca insan kulağının frekans belirlemesini tanımlamak için kullanılır. Kritik bant skalası, oktavlara kıyasla biraz daha rafine edilir. Birçok ses kalitesi metriğinin belirlenmesinde kritik bantlar (oktavlar gibi) kullanılır.

Oktavlar nasıl hesaplanır?
Oktavlar, zaman alanı tabanlı bir dizi band geçiren (band-pass) filtre kullanılarak hesaplanır.
Zaman verileri bir dizi dar bant filtresine beslenir. Her filtre bandı, her oktavın frekans aralığını temsil eder. Simcenter Testlab‘da, filtre şekilleri ANSI ve IEC standartlarına uygundur (ANSI S1.11-2011, IEC 61261: 2014).

Hem oktav haritası (yukarıdaki şekilde olduğu gibi) hem de oktav kesitleri hesaplanabilir.

• Oktav haritaları, oktav bantlarını ve bu bantlardaki genel enerji düzeyini gösterir.
• Oktav kesitleri, tek bir oktav bandının bir izleme parametresine süresinde nasıl davrandığını izler.

Örneğin, aşağıdaki şekil 12.5 Hz, 20.0 Hz ve 25.0 Hz oktav bantlarının zamanla nasıl değiştiğini göstermektedir.

SIEMENS Simcenter Testlab’da Oktavların Hesaplanması
Simcenter Testlab‘daki filtre tabanlı oktavları hesaplamak için “Tools -> Add-ins” e gidin ve “ANSI-IEC Octave Filtering” seçeneğini aktif edin.

Time Data Processing’de “Acquisition Parameters” bölümündeki “Change Settings” butonuna tıklayın.

Ortalama alma yöntemi seçin: üssel veya doğrusal. Üssel ortalamalar, daha önceki toplanan verilerden en son toplanan verilere daha fazla ağırlık verir. Doğrusal ortalamalar ise tüm değerlerin aritmetik ortalamasını hesaplar.

Bir ses seviyesi tipi seçin: hızlı (0.125 sn), yavaş (1.000 sn), tetikleme (0.035 sn) veya kullanıcı (özel). Bu parametre, ortalama hesaplama süresinin uzunluğunu değiştirir. Ortalama çerçevesi, her artışta bir ortalama hesaplamak için kullanılan süredir. Artış miktarı ve ortalama hesaplama süresi hakkında daha fazla bilgi için “Simcenter Testlab Throughput Processing” makalesine göz atın.

Time Data Processing’de, “Section” bölümünün altındaki “Change Settings” butonuna tıklayarak “Section” bölümlerini açın. Bir oktav haritasını hesaplamak için, “Octave Maps” sekmesine gidin. Hesaplanması gereken oktav bant tipini kontrol edin.

Bu hesaplamanın sonucu, aşağıdaki Şekil 12‘ye benzer bir grafiğe benzeyecektir.

Tek bir oktav kesitini hesaplamak için “Octave Sections” sekmesine gidin. Hesaplanması istenen oktav kesit veya kesitlerinin merkez frekansını yazın.

Oktav kesiti hesaplanırken, bir oktavın izleme parametresine göre nasıl davrandığı hesaplanır. Aşağıdaki Şekil 14’te bu hesaplamadan elde edilen sonucun bir örneği verilmiştir.

NOT: RTO (Real Time Octaves) ile birkaç ek seçenek bulunmaktadır. RTO, ekinde bulunan herhangi bir işlemi yapmak için filtre tabanlı oktav kullanacaktır. Örneğin, “Psychoacoustic Metrics RTO”, ses ölçümlerini hesaplamak için zaman tabanlı filtreler kullanır.

Simcenter Testlab’da oktav görüntüleme
Testlab‘da “Octave” adı verilen özel bir ekran var. Oktav ekranı, x eksenini oktav formatında otomatik olarak yerleştirir. Ayrıca verileri otomatik olarak bir “blok görüntüleme” formatına (oktavlar karakteristik olarak görüntülendiği gibi) yerleştirir. Bu ekranın simgesi aşağıdaki Şekil 15‘te büyütülmüştür.

Veriler oktav ekranına düştüğünde, yukarıda Şekil 12‘deki verilere benzer görünecektir.

Uygulama konusundaki sorularınız olması durumunda bizimle iletişime geçebilirsiniz.

The post Kulağımızdaki Oktavlar appeared first on Blog.

Aynı zamanda soğutma sisteminin aşırı çalışması da belirli sorunları meydana getirmektedir:
– Aşırı soğutma soğutucu sıvının verimini düşürmektedir.
– Yakıtın buharlaşması yanma odasının verimini azaltmaktadır.
– Düşük sıcaklıklar yağın viskozitesinin artmasına ve sürtünmeden kaynaklı kayıpların artmasına neden olur.

Motor Soğutma Sisteminin Bir Boyutlu Analizi

Motor soğutma sistemlerinin simüle edilmesinde HAD ( Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği ) analizleri oldukça önemlidir. Ancak, HAD analizleri farklı fiziksel bileşenlerin oluşturduğu sistemin dinamik davranışının incelenmesinde yetersiz kalmaktadır.¹ Bu dinamik davranışın incelenmesi ise bir boyutlu simülasyon yazılımları ile gerçekleştirilebilir.
Amesim yazılımıyla multi-fizik sistemler bir boyutlu olarak modellenebilir ve dinamik davranışı incelenebilir. Şekil 1’de yer alan motor soğutma sistemi gibi sistemler Amesim ile rahatlıkla modellenebilir.

Sisteme kondenser, yağ soğutucu, daldırmalı ısıtıcı, katalitik konvertör gibi bileşenler eklenebilir ve motor soğutma sisteminin performansına olan etkileri incelenebilir. Egzoz gazı geriçevrimi (EGR) ‘nin motor sıcaklığına ve verimine olan etkisi gözlemlenebilir.

Oluşturulan model ile:
– Farklı soğutucuların performansları değerlendirilebilir.
– İstenilen ortam koşulları tanımlanabilir ve bu ortam koşullarında sistemin performansı incelenebilir.
– Farklı sürüş senaryoları simüle edilebilir.

Analizin Gerçekleştirilmesi

Model oluşturulduktan sonra sisteme ait diferansiyel denklemler oluşturulur. Diferansiyel denklemler genellikle zamana bağlı olarak ifade edilmektedir. Bu denklemlerin çözülmesi ile analiz gerçekleştirilir.
Örneğin; motor soğutma sisteminde motor termal olarak kapasitif bir elemandır. Motorun sıcaklığı ısı akısı ve termal iletkenliklere bağlı bir denklem olarak belirtilebilir.²

Bu denklemde T motor sıcaklığı, m.c_p motorun termal kapasitesi ve Q_i ise motora gelen ya da motordan ayrılan ısı akışıdır. Sistemdeki soğutucu akışkanın sıcaklığı ise enerjinin korunumu denklemi ile hesaplanmaktadır.³

h entalpi değeri iken, c_p değeri akışkanın sabit basınç altındaki öz ısısıdır.

Sonuç

LMS Imagine.Lab Amesim ile sisteme ait soğutucu sıcaklığı, motor sıcaklığı, sistemdeki basınçlar gibi pek çok değişkenin zamana bağlı değişimi gözlenebilir.

SIEMENS LMS Imagine.Lab Amesim yazılımı ve diğer hizmetlerimiz hakkında detaylı bilgi için lütfen DTA Mühendislik Nümerik Analizler Bölümü mühendisleriyle iletişime geçiniz.

Referanslar
1- Silva A., Lebrun M., Samuel S., 2000, Modeling and Simulation of a Cooling System Using Multiport Approach, Society of Automotive Engineers
2- Richards C. W., Tilley C. Tomlinson S.P., and Bourrow C.R. Type insensitive integration codes for the simulation of fluid power systems. Number 90WAFSPT6. Procedding ASME Winter, Annual Meeting, Texas, November, 1990.
3- Vries, T.J.A., 1966, Conceptual design of controlled electro-mechanical systems – a modeling perspective -,Thesis Enschede, The Netherlands.

The post Motor Soğutma Sisteminin Önemi appeared first on Blog.

Yazılım hakkında detaylı bilgi lütfen DTA Mühendislik Nümerik Analizler Bölümü mühendisleriyle iletişime geçiniz.

The post ROKETSAN, SIEMENS Amesim yazılımını tercih etti appeared first on Blog.

SIEMENS LMS Test.Lab 16A.3 Yayınlandı

Standart ve tekrarlayan; akustik, yapısal, çevresel testler, çalışan makinaları da içeren gürültü ve titreşim testleri, raporlama ve veri yönetimi için gelişmiş özellikleriyle eksiksiz çözümler sunan SIEMENS LMS Test.Lab‘ın, yeni özelliklerin eklendiği ve tespit edilen hataların giderildiği 16A.3 güncellemesini GTAC üzerinden indirebilirsiniz.

Detaylı bilgi için lütfen DTA Mühendislik Test & Ölçüm Bölümü mühendisleriyle iletişime geçiniz.

The post SIEMENS LMS Test.Lab 16A.3 Yayınlandı appeared first on Blog.