基于预试验(Pre-test)的车身动态性能模态试验方法

　万方数据

１８８振动与冲击２００９年第２８卷

励位置集中而使得对远端激励能量衰减过大，降低信号的信噪比。

频响函数（ＦＲＦ）相应关系为：

咏ｃｃ，）。荟【惫＋０≮】（１）

＾。（埘）——激励点＿『与响应点ｉ之间的频响函数

７诜——Ｋ阶模态的留数

Ａ。——Ｋ阶模态的极点

幸——共轭值

其中极点值，Ａ＾＝瓯＋如拙，或』ＬＩ＝彘ｃＬ，如＋洳也ｑ１—０

∞礁——Ｋ阶模态的有阻尼固有频率

∞础——Ｋ阶模态的无阻尼固有频率

瓯——Ｋ阶模态的阻尼因子

彘——Ｋ阶模态的阻尼比

其中，Ｋ阶模态留数７赫＝ｃ１，ｋＶ谴％

‰——Ｋ阶模态的响应自由度ｉ的模态形状系数

％——Ｋ阶模态的激励自由度＿『的模态形状系数

口。——换算系数

比例阻尼时，ｏ。＝万二一，当质量归一化后，即ｍ‘

ｚＪｔＯ出，ｍｋ

＝ｌ，且激励点与响应点相同时，

则，

７２，

ｙ醯ｆ２惹‘２）Ｖｉｒｔｕａｌ．Ｌａｂ的预试验功能根据以上公式（２）计算各个选定自由度留数值，依据留数值评价各个激励自由度的优劣。Ｐｒｅ．ｔｅｓｔ提供四种排序方式：最大值排序、最小值排序、平均值排序和加权平均值排序，其中最大值指各阶模态中最大留数值，最小值指各阶模态中最小留数值，加权平均值为平均值与最小值的乘积，考虑到将留数最大阶模态明显激励出来情况下，仍能将留数最小阶模态较明显的激励出来。Ｐｒｅ．ｔｅｓｔ功能提供的激励点自由度选择，工程师再根据激励点选取原则进行筛选。

２试验模态分析技术

２．１车身模态预试验

图２为对实际车身，根据Ｐｒｅ－ｔｅｓｔ处理后确定的响应点网格及ＭＡＣ矩阵，可以看到，共选取１４５个响应点，图中用黄色原点标记出来，ＭＡＣ矩阵对角线为１，非对角线元素为Ｏ，满足要求。

图３为激励点排序图，按照加权平均的方式列出前５个最大自由度，根据上文提到的激励点自由度选择原则，最终确定２个激励自由度：右前梁与散热器下支架的交点（图４“ｑｉａｎｇｌ：７”点）；左侧Ｂ柱中间位置（图４中“ｚｈｕ：２”点）。

采用Ｐｒｅ—ｔｅｓｔ提供的与Ｔｅｓｔ．Ｌａｂ接口功能，导入到Ｔｅｓｔ．１ａｂ中，根据不同的部件整理划分，并连线画面后如图４所示。

图２响应点网格及其ＭＡＣ值矩阵

图３激励点排序

图４Ｔｅｓｔ．Ｌａｂ测点网格

２．２车身模态试验

固定方式：被测结构件的固定方式一般有两种：１、模拟实际状况进行约束；２、自由悬挂方式，即采用软绳将被测件悬挂起来，使其处于自由状态进行试验。由于自由悬挂方式拥有最多的自由模态，车身模态试验采用自由悬挂方式。

激励信号选择：激励信号可采用随机信号、猝发随机信号、正弦信号及脉冲正弦等。脉冲随机信号是一个暂态随机信号，起始时是纯随机信号的一个子样，响应在观察时间窗终了前衰减为零，窗函数选择矩形窗，避免非矩形窗产生泄露误差。本文试验中激励信号采用脉冲随机信号，激励频率带宽为１Ｈｚ一２５６Ｈｚ。

模态参数设置：频率分辨率选为０．１２５Ｈｚ，激励周期选为８８，每组测量９个测点，分组测试，每次测量激励次数为１００次。

测试仪器介绍：

（１）数采仪器型号：比利时ＬＭＳ公司３１０数据采集系统（２０通道数据采集系统，Ａ／Ｄ２４位）

（２）传感器型号：

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第１１期徐猛等：基于预试验（Ｐｒｅ—ｔｅｓｔ）的车身动态性能模态试验方法

（ａ）加速度传感器：ＰＣＢ传感器

灵敏度：ｌＯＯｍｖ／ｇ

量程：±５０９

频带：０．５ｋＨｚ。３ｋＨｚ

（ｂ）力传感器：ＰＣＢ２０８

灵敏度：１１．２４１ｍｖ／Ｎ

测量范围：４４．４８ｋＮ

处理分析软件：ＬＭＳＴＥＳＴ．Ｌａｂ８Ａ软件；ＳｐｅｃｔｒａｌＴｅｓｔｉｎｇｏ

图５车身模态试验

图６前梁激励点１

图７右柱激励点２

图５为车身采用悬挂方式固定示意图；图６，图７分别为实际两个激励点：一个为前梁与保险杠下支架交点，另一个为右侧Ｂ柱中间位置。

２．３模态实验数据验证及处理

图８为激励信号功率谱密度，看出激励信号在整个频带范围内有大致的相同的能量级，没有能量为零的点，在共振频率附近有一定可以容忍的的下降，ＦＲＦ具有良好输入。图９对于输入点互易性检验，看到频响函数的幅值形状相同，满足互易性要求。

图８激励信号功率谱密度

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图９互易型检验

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图ｌＯ相干性检验

图ｌｌ车身模态试验稳态图

图１０中看到，０Ｈｚ～１６９Ｈｚ频带内的相干函数值均大于０．９８，共振处的相干较理想，信噪高，泄漏误差小，合适的激励点选择有利于得到光滑的频响函数，可获得更好的估计。

图１１看出，各阶模态参数辨识清晰，可以较清晰辨识各阶模态，采用Ｐｒｅ－ｔｅｓｔ对激励点位置和方向响应

点数目及位置选择较为理想。　万方数据

１９０振动与冲击２００９年第２８卷

图１２试验模态ＭＡＣ值

前四阶模态的振型描述及模态振型示意图如下：

图１２为试验模态数据建立ＭＡＣ值，其中对角线元素为１，非对角线元素２，３阶模态ＭＡＣ值较大，但频率相差较大，认为两阶模态，其余非对角线元素都较小，合适的激励点与响应点的选择，得到较为理想的试验模态辨识结果。

表１前四阶模态参数

３结论

本文通过Ｖｉｒｔｕａｌ．１ａｂ提供的预试验（Ｐｒｅ－ｔｅｓｔ）功能，对车身模态试验的激励点位置，方向及响应点的数目及位置进行评价及优化，并通过接口功能导入到Ｔｅｓｔ．１ａｂ中，指导车身模态试验，并对测试数据及结果进行分析，结果表明所测试验数据相关性好，信噪比低，且模态稳态图中各阶模态清晰，易于识别，验证了此种方法的有效性。

参考文献

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Ｍａｎｕａｌ．　万方数据