e_h1-20 s_subtitle"> ERA模态分析-环境激励下的结构动态特性识别利器!

发布时间:2025-06-13

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ERA概述
      特征系统实现算法(Eigensystem Realization Algorithm, ERA)是一种基于脉冲响应数据的模态参数识别方法,它通过构造Hankel矩阵和奇异值分解,高效提取系统的模态频率、阻尼比和振型等动态特性,尤其擅利益理环境激励下的结构模态分析。
 

ERA技术亮点
东华测试ERA分析技术亮点
◎抗噪声能力强:
      在信噪比(SNR)≥5 dB时仍能保持较好的模态参数识别精度(频率误差<1%,阻尼比误差<10%)
◎计算效率高:
      处理10,000点的单输入单输出(SISO)数据,可在10~100毫秒内完成
◎测力法:
      直接使用脉冲响应数据进行分析
◎不测力法:
      利用环境噪声下的响应数据,结合随机减量法预处理,实现工作模态分析
 

ERA分析演示
① 数据设置
通过两个光标选择计算使用的数据段,并设置矩阵行数和列数

ERA数据设置界面

② 阶数设置

计算矩阵的奇异值,并根据奇异值的情况设置计算阶数保留显著的奇异值

ERA阶数设置界面

③ 稳态图

根据上一步设置的阶数计算出稳态图,在稳态图上选择稳态链

ERA稳态图界面

④模态振型

在该界面查看上一步选择的各阶模态振型的动画

模态振型界面


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