Frequency-domain-decomposition based white-light interferometry for noise-insensitive measurement

2021 ◽  
Author(s):  
Long Ma ◽  
Yuan Zhao ◽  
Xin Pei ◽  
Fengming Sun ◽  
Lei Shi ◽  
...  
Keyword(s):  
Domain Decomposition ◽  
Frequency Domain ◽  
White Light ◽  
White Light Interferometry ◽  
Frequency Domain Decomposition

Experimentelle Bestimmung der Dämpfung eines Bauwerkes am Beispiel einer Fußgängerbrücke – Worauf man achten sollte

Bauingenieur ◽  
2016 ◽  
Vol 91 (04) ◽  
pp. S 2-S 9
Author(s):  
Rune Brincker ◽  
Anela Bajric ◽  
Reto Cantieni
Keyword(s):  
Domain Decomposition ◽  
Frequency Domain ◽  
Subspace Identification ◽  
Stochastic Subspace Identification ◽  
Frequency Domain Decomposition ◽  
Enhanced Frequency Domain Decomposition

Am Beispiel der experimentellen Untersuchung der dynamischen Eigenschaften einer Fußgängerbrücke werden Probleme bei der Bestimmung der Dämpfungskapazität eines Ingenieurtragwerkes diskutiert. Aus Gründen der Verständlichkeit wird zunächst relativ ausführlich auf diese Experimente, die für die Identifikation der modalen Eigenschaften der Brücke benützten Methoden und die dabei verwendeten Parameter eingegangen.   Solange man sich für die Bestimmung der Dämpfung auf dem Boden analoger Zeitsignale bewegt, sind keine gröberen Fehler zu erwarten. Die manuelle Untersuchung eines freien, rein harmonischen Ausschwingvorganges ist zwar auch nicht vor Ungenauigkeiten gefeit. Da es die „lineare, rein viskos gedämpfte“ Struktur nicht gibt, gibt es auch den rein exponentiellen Ausschwingvorgang nicht. Der aus dem Beginn eines Ausschwingvorganges bestimmte Dämpfungswert wird nicht mit jenem übereinstimmen, der sich aus der Auswertung des Endes des Vorganges ergibt [1]. Man wird sich aber in einem begrenzten Bereich bewegen, maximal vielleicht +/- 30...50 % des „wahren“ Wertes.   Nach der Beschreibung der Versuche wird auf die Probleme eingegangen, die zwangsweise auftreten, wenn für die Bestimmung der Dämpfung ein gemessenes Zeitsignal digitalisiert, in den Frequenzbereich und wieder zurück in den Zeitbereich transformiert wird. Der dabei auftretende, systematische Fehler kann für tiefe Frequenzen exorbitante Ausmaße annehmen. Dass dies hier am Beispiel der im ARTeMIS Softwarepaket angebotenen EFDD-Methode (EFDD = Enhanced Frequency Domain Decomposition, [2]) vorgeführt wird, ist Zufall. EFDD wird auch in anderen Softwarepaketen verwendet. Das gleiche gilt auch für das hier nur am Rand diskutierte Problem, dass auch bei Verwendung der in der Wissenschaft populären SSI Methode (SSI = Stochastic Subspace Identification) unter Umständen sehr grobe Fehler an der identifizierten Dämpfung auftreten können. Am Rand wird dieses Problem hier diskutiert, weil der Grund für solche Fehler noch nicht wissenschaftlich dokumentiert ist.   Der praktisch tätige Ingenieur sollte sich darauf verlassen können, dass die Anwendung eines kommerziell vertriebenen Softwarepaketes für die Auswertung seiner Experimente brauchbare Werte für die Dämpfung liefert. Die Kenntnis der Dämpfungskapazität ist von zentraler Wichtigkeit, wenn es darum geht, die möglichen Auswirkungen von Resonanzzuständen (oder resonanzähnlichen Zuständen) zu beurteilen. Dies trifft gerade für die ersten, tieffrequenten Eigenschwingungen eines Tragwerkes zu. Für exorbitante, systematische Fehler der Auswertemethoden ist hier kein Platz. Wenn man diese aber kennt, kann ihnen aus dem Weg gegangen werden.

High-Resolution Surface Topography Measurement Based on Frequency-Domain Analysis in White Light Interferometry

2018 ◽  
Vol 45 (6) ◽  
pp. 0604001
Author(s):  
邓钦元 Deng Qinyuan ◽  
唐燕 Tang Yan ◽  
周毅 Zhou Yi ◽  
杨勇 Yang Yong ◽  
胡松 Hu Song
Keyword(s):  
High Resolution ◽  
Frequency Domain ◽  
Surface Topography ◽  
White Light ◽  
Domain Analysis ◽  
Frequency Domain Analysis ◽  
White Light Interferometry

scholarly journals Operational Modal Analysis of a Spar-Type Floating Platform Using Frequency Domain Decomposition Method

Energies ◽  
2016 ◽  
Vol 9 (11) ◽  
pp. 870 ◽  
Author(s):  
Carlo Ruzzo ◽  
Giuseppe Failla ◽  
Maurizio Collu ◽  
Vincenzo Nava ◽  
Vincenzo Fiamma ◽  
...  
Keyword(s):  
Domain Decomposition ◽  
Modal Analysis ◽  
Frequency Domain ◽  
Decomposition Method ◽  
Domain Decomposition Method ◽  
Operational Modal Analysis ◽  
Floating Platform ◽  
Frequency Domain Decomposition

scholarly journals Operational Modal Analysis of Damage Gear

2020 ◽  
Vol 9 (3) ◽  
pp. 2778-2783
Keyword(s):  
Domain Decomposition ◽  
Modal Analysis ◽  
Frequency Domain ◽  
Dynamic Characteristics ◽  
Natural Frequencies ◽  
Helical Gear ◽  
Operational Modal Analysis ◽  
Mode Shapes ◽  
Identification Algorithm ◽  
Frequency Domain Decomposition

As natural frequencies and mode shapes are often a key to understanding dynamic characteristics of structural elements, modal analysis provides a viable means to determine these properties. This paper investigates the dynamic characteristics of a healthy and unhealthy condition of a commercially used helical gear using the Frequency Domain Decomposition (FDD) identification algorithm in Operational Modal Analysis (OMA). For the unhealthy condition, a refined range of percentage of defects are introduced to the helical gear starting from one (1) tooth being defected (1/60 teeth) to six (6) teeth being defected (6/60 teeth). The specimen is tested under a free-free boundary condition for its simplicity and direct investigation purpose. Comparison of the results of these varying conditions of the structure will be shown to justify the validity of the method used. Acceptable modal data are obtained by considering and accentuating on the technical aspects in processing the experimental data which are critical aspects to be addressed. The natural frequencies and mode shapes are obtained through automatic and manual peak-picking process from Singular Value Decomposition (SVD) plot using Frequency Domain Decomposition (FDD) technique and the results are validated using the established Modal Assurance Criterion (MAC) indicator. The results indicate that OMA using FDD algorithm is a good method in identifying the dynamic characteristics and hence, is effective in detection of defects in this rotating element

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