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 .

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 .

Simcenter Testlab 18’in yeni sürümü resmi olarak duyuruldu ve yeni sürüm, var olan özelliklerin geliştirmelerinin yanında, yepyeni bazı güçlü özellikleri de yanında getiriyor.

Simcenter Testlab, bildiğiniz üzere Simcenter portföyünün yeni bir ürünü değil, zaten LMS Test.Lab olarak oldukça geniş bir çevrede test tabanlı mühendislik çözümleri ile bilinen yazılımımızın gelişmiş halidir. İsim değişikliğinin nedeni, 5 yıl önce LMS firmasının Siemens bünyesine katılmasının ardından, LMS ürünlerinin Siemens yazılım portföyüne entegrasyonundan daha çok, yeni yazılımın, eski sürümlerinin çok daha ilerisine evrilmiş olmasının getirdiği bir gereksinim olduğunu düşünüyoruz.

Bu yazımızda da, yazılımımızın en çok kullanılan özgün işlevlerini seçtik ve neden bu işlevleri özel bulduğumuzu kısaca açıklamaya çalışacağız.

1. Simcenter Testlab Neo, daha eğlenceli bir kullanım sunuyor

Simcenter Testlab Neo nedir? Neo platformu, klasik test tabanlı mühendislik platformumuz daha fazla üretkenlik ve daha fazla güven vermek üzere geliştirilmiştir. Neo, yeni veri toplama, analiz ve modelleme deneyimleriyle uzun yıllardır yapılan mühendislik uygulamalarının sonucunda ortaya çıkmıştır.

Karmaşık analiz prosedürleri ile uğraşmak mı? Raporunuzdaki bir ayrıntıyı değiştirmek için veri kümelerinize geri dönmek zorunda kalmaktan sıkıldınız mı? Simcenter Testlab Neo, sıkıcı çalışmaları basit adımlara dönüştüren özelliklere sahip.

Örneğin, Süreç Tasarımcı’sını (Process Builder) kullanarak analiz prosedürünüzü birkaç tıklamayla tanımlayabilirsiniz. Bir prosedür oluşturmak için analiz adımlarını seçin, sürükleyin ve bırakın, ardından çalıştırın. Tabii ki tercih etmeniz durumunda, yazılım aracılığıyla her zaman standart olarak yazılım içerisinde bulunan prosedürlerden birini de çalıştırmak üzere seçebilirsiniz.

Simcenter Testlab Neo aynı zamanda inanılmaz bir raporlama aracıdır. Tüm zorlu test ve analiz çalışmalarından sonra, sıkıcı raporlar oluşturmayla uğraşmalı mısınız? Raporu oluşturduktan sonra bile, rapor içerisindeki bulguları vurgulayabilirsiniz. Simcenter Testlab Neo, Microsoft Word’de raporları doğrudan değiştirmenize veya özelleştirmenize izin verir, ister analiz ayrıntıları yakınlaştırmak istensin, isterse bir eğrinin rengi değiştirilsin.

2. Model tabanlı sistem testi, simülasyon ile testi birleştirir

Test ve simülasyonun farklı disiplinler olduğunu düşünüyorsanız,bunu tekrar düşünmelisiniz. Model tabanlı sistem testi (MBST), her iki disiplini benzersiz bir şekilde birleştiren, test ve simülasyona yönelik yeni bir yaklaşımdır. Model tabanlı sistem testi, veri kümelerinizin tüm ürün geliştirme döngüsü boyunca tutarlılığını sağlar.

MBST birçok farklı özellik ve işleve dönüşür. Tek bir tanesini söylememiz gerekirse o da,
Simcenter Testlab Amesim Sketch Viewer yardımıyla 1D modellerinden simülasyonu sonucunda oluşturulan verilere tamamen kesintisiz bir şekilde Testlab içerisinde erişilmesinin mümkün olması olabilir. Daha sonra bu verileri analiz etmek içinç Süreç Tasarımcısı’nı (Process Builder) kullanabilirsiniz.

Peki bunun size yararı ne olacak? Verileri kolay ve sorunsuz bir şekilde aktarma, simülasyon ve test sonuçlarını ilişkilendirmek için harcadığınız süreyi önemli ölçüde azaltmanıza yardımcı olur. Ayrıca, farklı veri işleme metotlarından kaynaklanan hataları ve belirsizlikleri ortadan kaldırabilirsiniz. Kısacası artık test ve simülasyon verileri aynı şekilde işlenebilir.

3. Dayanıklılık testi artık tamamen entegre baştan sonra bütün bir süreçtir

Baştan sonra bütün bir dayanıklılık testi ne anlama geliyor? Bu, test ekiplerinin tipik bir test sürecinin her adımını, kanal kurulumu ve ölçümlerden, doğrulama, konsolidasyon, analiz ve raporlamaya kadar tüm süreçlerin aynı ortamda yapıldığı anlamına gelmektedir. Veri dönüşümüne gerek kalmadan, tüm Simcenter donanım ve yazılım araçları aynı mühendislik dilini konuşmaktadır. Bu sadece süreçte bir zaman tasarrufu değil, aynı zamanda daha kısa bir öğrenme ile hata risklerini en aza indirir.

4. Ses mühendisliği daha sezgisel olmaktadır

Ses mühendisliği karmaşık olmak zorunda değildir. Bununla birlikte, kullanımı kolay bir çözüm, işlevselliklerden uzak olmamalı ve akustik uzmanları hayal kırıklığına uğratmamalıdır. Simcenter’ın çözümü, kullanımı kolay ve verimli bir analiz aracı olmasıdır: kısa bir öğrenme eğrisine sahiptir ve her uzmanlık seviyesi için uygundur.

5. Peki ya uydu testi?

Şimdiye kadar Simcenter Neo platformumuzda bulunan işlevselliklere değindik. Açıkçası, Simcenter Testlab 18 sürümü, klasik platformda da zengin özellikler ile birlikte geliyor. Birini seçmek zor ama, özellikle uzay endüstrisindeki kullanıcılarımızın ihtiyaçlarını karşılayacak yeni bir özellikten bahsedebiliriz. Simcenter Testlab 18, yeni bir kapalı devre akustik kontrol işlevselliği sunuyor. Dünya çapında birçok uzay laboratuvarının aktif ortakları olarak yetenek ve bilgi birikimi, uzay aracının akustik yeterliliğine yönelik bir çözüm haline gelmektedir.

Yeni sürümle birlikte öne çıkan özellikleri aşağıdaki videoda bulabilirsiniz:

The post Simcenter Testlab 18 Yayınladı appeared first on .