1、五十年过去了，模态试验依然蓬勃发展
我们希望减少操作次数并获得验证过的高质量模态拟合模型，分析工作不仅仅是极点选择，还包括多次迭代验证，直到分析质量达到理想状态为止。为此，我们从以任务为中心的流程转变为以Dashboard驱动的界面。在经典Testlab模态分析中，每个工作簿对应特定任务，需在多个任务工作簿间反复切换多次迭代验证；而在Testlab Neo 2506模态分析中，所有关键信息都能在同一页面（工作簿）直观呈现，让用户在同一工作簿中就能完成所有迭代验证，这就是全新的Modal Dashboard，只需两步就能完成模态分析：
Step 1) 数据筛选和分析参数设置
第一步是在工作簿FRF Validate中，将FRF放入Input Basket，并查看验证和筛选出待分析的FRFs数据集，随后进入工作簿Modal Dashboard完成模态分析。
打开工作簿Modal Dashboard后，待分析FRFs数据集将自动从Input Basket中提取，并在待计算稳态图中同步显示FRF Sum和模态指示函数。接下来设置分析频带、模态阶数以及影响稳态图的其它参数（例如模态参数识别算法、相邻阶数间的模态参数容差等），所有涉及模态振型和残余项（Residuals）的参数可在稳态图计算之后调整，模态振型和残余项可采用手动和自动（勾选下方Automatic mode selection）两种模式计算。
Step 2) 模态模型识别
第二步从稳态图计算开始，这也是AI辅助模态分析最精彩的环节。在自动模式下（勾选下方Automatic mode selection），极点将被自动选取，同时，软件会立即计算模态振型，并同步振型动画显示。此外，软件还会对合成FRF进行评估，并自动生成autoMAC矩阵。这些关键信息都在Modal Dashboard显示，一目了然，帮助您快速验证模型有效性，判断是否有关键模态遗漏，或是否选取了过多的极点。
Simcenter Testlab Neo 2506的第二个目标是加速模态分析流程，尽可能多的减少迭代次数，同时获得最佳结果。我们明确了两项主要任务：
(1) 帮助新手用户以最少操作得到专家级分析结果；
(2) 为专家用户提供准确的初始结果，减少重复性迭代工作。
为完成这两项任务，Simcenter Testlab Neo 2506通过将传统机器学习与模态分析相结合，并将其集成到Modal Dashboard中，极大提升了模态分析效率和直观性，让整个过程更高效、更易用。
全新AI辅助自动模态分析能够让完整的模态模型瞬间呈现于指尖，而不仅仅是极点。在全新工作簿Modal Dashboard中，您能够即时验证结果，并轻松深入寻优。
AI辅助自动模态分析包括三大关键步骤：(1) 在稳态图中对稳定极点聚类，并选出每个聚类最具代表性的极点。(2) 验证每个代表性极点是否能够反映结构真实的固有物理属性。(3) 利用筛选出的极点计算完整模态模型，并评估各极点对模态模型的贡献，自动剔除那些虚假的数值极点。整个过程的详细介绍请参阅本公众号上篇文章：《AI让您的模态分析在第一天就一步到位》。
验证模态模型质量的最有效方法之一，就是利用模态识别参数重新合成频响函数FRF，并将其与实际测量的FRF进行对比分析。当两者高度吻合时，就可以放心地判定模态分析结果的准确性。全新Modal Dashboard可以即时计算合成的FRF Sum，并在稳态图中与测量的FRF Sum叠放对比显示，帮助您更深入洞察和评估模态模型的整体质量，及时发现模态模型未能准确拟合的FRF区域。
对于大型复杂结构的多参考模态分析，FRF矩阵会非常庞大，若在分析频率带宽内模态密集，通常需要很高的模型阶数才能得到准确的稳态图，计算量很大，可能会导致分析流程效率的显著降低。在Simcenter Testlab Neo 2506中，无论是Time MDOF还是Polymax模态参数识别算法，都能通过多线程技术充分利用硬件资源，以前所未有的速度轻松处理大规模复杂模型。
无论您是经验丰富的专家，还是首次模态分析的新手，都能体验到简便高效的分析过程。Simcenter Testlab Neo 2506全新AI驱动的自动化模态分析解决方案，能够让您只需几次点击即可快速获得精准结果，大幅提升工作效率，节省宝贵时间。
下载Simcenter Testlab 2506后，欢迎访问 Simcenter Physical Testing Community 网站，阅读《Getting Started with Modal Analysis》教程。该文章包括详细的操作步骤并附以视频，帮助您立即上手，并充分利用这一全新解决方案！
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