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LMS仿真与试验解决方案

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LMS Virtual.Lab 相关性分析
LMS Virtual.Lab 相关性分析
自下而上的系统级评估验证-

要想进行高精度的仿真,必须确保有限元模型的可靠性和真实性。为了确保仿真结果可信,需要对模型进行部件级、子系统级、以及系统级的模型验证。这可基于试验数据进行对比分析,也可以利用经过验证的类似结构的仿真模型。只有自下而向上一步步的对模型进行创建和修正,才能有效避免建模过程中的误差累计。除了可以进行更可靠的假设分析之外,验证后的模型还可以让我们对理论假设有更深刻的理解,例如对材料属性、连接关系、铰链以及边界条件的假设。

结构特性相关性分析 -

对于大部分结构设计,用静力试验进行校验就足够了,但是用于声振耦合分析的模型通常需要用试验数据对其动态特性参数进行验证。LMS Virtual.Lab Correlation不但支持仿真模型和试验数据之间的相关性分析,修正仿真模型,而且能够为结构试验提供指导和帮助。利用提供的完备的工具库,可以非常方便的对仿真结果和试验结果进行对比分析,例如模态振型、工作变形和频响函数。以原有的有限元模型为基础,得到试验测试时所需的激励点和响应点的数目以及他们的最优布置,用来指导试验。从而避免试验测试中的错误和大量重复性的工作。

基于相关性分析的模型修正 -

通过评估分析的结果来推断模型中需要修正的部位并不总是很容易。LMS Virtual.Lab Correlation相关性分析软件提供专门的工具,能够直接识别出模型中需要改进的地方。例如:通过灵敏度分析快速地从指定参数中找出影响最大的参数。同时,在LMS Virtual.Lab Correlation中可以选择驱动内置求解器或外部求解器来自动进行模型修正。例如:驱动 Nastran Solution 200修正仿真模型的模态特性和频响函数。

· 基于试验数据对有限元模型进行评估
· 指出建模过程中误差产生的原因
· 定义系统目标和改进仿真模型
· 设计传感器和激励源的布置位置并进行优化

预试验

在准备设备对结构进行测量的时候,用户可以用已有的有限元模型来得到结构的相关信息,并建立最优的测量方案。对于一个模态试验来讲,测量方案指的是一系列的响应测量点和激励点(位置)。LMS Virtual.Lab的相关性模块中为用户提供了快速执行预试验分析的工具,且界面友好,容易操作,其目的就是为了得到一种优良的测量方案,以确保得到高质量的试验测量数据。

相关性

在得到好的物理模型的试验数据之后,用户就可以利用LMS Virtual.Lab的相关性模块,来定量地分析试验模型与其相应有限元模型之间的几何和动力学特性(传递函数或者模态振型)的相似性。模块中提供了几种常见的相关性矩阵,如MAC(模态置信准则)和FRAC(传递函数置信准则),便于用户来交互式地研究模态振型或者传递函数的相关性。利用模块中专门的算法和后处理工具,用户可以对引起较差振型相关性的位置进行定位,并研究试验模型和有限元模型之间的刚度差别。

灵敏度和修正

在定量分析过两种模型之间的动力学相关性之后,用户可以在LMS Virtual.Lab里通过简单的设定去驱动Nastran的求解器Sol200,得到有限元动力学特性关于一系列设计参数的灵敏度,从而可以决定修改哪个参数以得到更好相关性结果。由Sol200求解器得到的灵敏度可以推导出MAC和频率差异的灵敏度,并用于有限元模型的修正。利用LMS Virtual.Lab的优化模块,可以计算得到各种各样的灵敏度,用户可以在设计参数的较大取值范围内对多种动力学特性进行优化。一旦确定了设计参数(输入)和相关函数(输出)的方案之后,LMS Virtual.Lab通过几种局部或者全局优化算法来进行DOE实验设计、RSM响应曲面建模和模型修正。

LMS Virtual.Lab相关性

LMS Virtual.Lab相关性模块提供的工具保证用户在CAE技术环境中使用高质量的有限元模型,在动力学物理结构试验环境中确保传感器的布局正确和激励点比较有效。
用户可以从已有的有限元模型中建立一个合理的试验模型用于预试验分析。LMS Virtual.Lab的相关性模块可以直接在有限元网格上产生一个用于试验的传感器布局,并且根据有限元的模态量化传感器布局和激励点位置选取的好坏。对于有理想的传感器布局方案,LMS Virtual.Lab相关性模块提供了一种比较简单的方法来分析该模型未达标的原因。用户可以方便地修改这个用于试验的传感器布局,并且可以利用MAC来直接评估修改后的传感器布局的质量。对于激励点布局的修正,模块中则提供了DPR(驱动点留数)准则来选择激励点。
LMS Virtual.Lab相关性模块允许用户轻松快捷地比较试验模型和有限元模型的动力学特性,并处理它们之间不相容的网格。通过MAC矩阵,用户可以定量地阐明振型的相关程度。如果MAC值太小而不匹配模型,则MAC贡献准则会指出需要检查自由度。这样通过跟参考数据或者试验数据比较,用户可以检验不同的建模假设的正确性,提高了模型和仿真的可靠度。两个模型之间的正交性检验利用质量阵来比较系统动力特性,为相关性的精确度提供了一种度量。在LMS Virtual.Lab里,相关性模块用Nastran DMIG求解器来得到进行正交性检验所需要的缩减的系统质量阵。频响置信准则FRAC比较两种模型的传递函数,并提供有关全局刚度和质量建模误差的信息。

LMS Virtual.Lab模型修正模块

LMS Virtual.Lab模型修正模块是一种计算模型相关性,并在参考模型数据的基础上对模型进行更新,以提高仿真模型质量的工具。通过LMS Virtual.Lab模型修正模块,分析者可以使模型更加地接近实际。首先把有限元模型跟参考模型相关联,典型的参考模型选择就是试验模型,当然也可以选择有限元模型。然后计算动力学特性关于不同设计参数的灵敏度,这一点可以通过从LMS Virutal.Lab的桌面模块中引入一个Nastran Sol200 case来完成;通过这种方式,用户可以轻松地定义用于灵敏度分析的单元组属性,包括材料和单元属性;动力学目标可以是整体系统质量,相关性较差的某个具体的特征频率,单位载荷下的振动水平或模态振型。随后就利用灵敏度信息来更新或优化Nastran模型以更好匹配真实的模型。对于非Nastran用户,利用LMS Virtua.Lab的优化模块依然可以对有限元模型进行更新或优化。

LMS Virtual.Lab模型修正模块让用户可以轻松地处理试验模型和有限元模型的不匹配问题。模型可以通过对齐、缩放和映射的步骤来进行几何上的关联。LMS Vrtual.Lab的模型修正模块不仅提供了数值工具,如模态置信准则MAC和频响置信准则FRAC,还提供了用于检查两种模型之间的正交性的工具,并直接驱动Nastran进行质量或刚度缩减。
MAC矩阵和Nastran Sol200振型的灵敏度可以帮助用户计算并研究两种模型模态之间的MAC和频率差别。这些灵敏度帮助用户得到两种模型之间最佳的动力学匹配。更新过程中,LMS Virtual.Lab模型修正模块可以适当地处理模态切换,从而保证了在自动化更新过程中,采用正确的有限元模型与参考模型进行相关联。


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