Etkin bir modal analiz için sensör konumlarının belirlenmesi
Determining the sensor locations for an effective modal analysis
Yazar: MUHAMMED FARUK PALA
Danışman: PROF. DR. HALUK EROL
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Makine Dinamiği, Titreşimi ve Akustiği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering
Dizin: Doğal titreşim = Natural vibration ; Mekanik titreşim = Mechanical vibration ; Yapısal korelasyonlar = Structural correlations

Özet:
Üretim gerçekleştirilen sektörlerde ürün geliştirme süreci, maliyetli ve çok zaman alan bir süreçtir. Mühendisler, daha iyi ürünler geliştirmek, fiziksel prototip ve test sayısını azaltmak için geliştirdikleri ürünleri sonlu elemanlar gibi nümerik metotlar kullanarak üretim öncesinde simülasyonlar gerçekleştirirler. Nümerik çözümler sayesinde geliştirilen ürünün, prototipini üretmeden ve testlerini gerçekleştirmeden önce, performansı hakkında bir fikir sahibi olunmaktadır. Bu doğrultuda optimum ürünler üretilebilmektedir. Böylece, ürün geliştirme sürecindeki maliyetler ve harcanan zaman en az seviyeye indirilir. Zorlu bir rekabet ortamı içinde gelişimlerini ve devamlılıklarını sürdürebilmeleri için özellikle araştırma geliştirme yapan mühendislik firmalarının nümerik çözümlerden faydalanması kaçınılmaz bir durumdur.
Ürünlerin geliştirilebilmesi için, yapıların birtakım özelliklerinin bilinmesi gerekmektedir. Bu özelliklerden en temel olanları yapının karakteristiği olan dinamik özellikleridir. Yapıların dinamik özelliklerinin elde edilmesi için modal analiz gerçekleştirilir. Modal analiz nümerik olarak gerçekleştirilebildiği gibi deneysel olarak da gerçekleştirilebilmektedir. Nümerik olarak genellikle sonlu elemanlar yazılımları kullanılarak modal analiz gerçekleştirilebilmektedir. Deneysel olarak ise, modal test sonucunda elde edilen frekans cevap fonksiyonları kullanılarak modal analiz gerçekleştirilmektedir.
Deneysel olarak modal test gerçekleştirilirken birtakım sensörler kullanılır. Testte kullanılan en temel sensörler, ivmeölçerler ve darbe çekicidir. Kullanılan sensörler in yeterli sayıda olmaları ve yapı üstünde doğru bir şekilde konumlandırılmaları testin kalitesi ile doğru orantılıdır. Test ile elde edilen frekans cevap fonksiyonları kullanılarak yapılan modal analizde yapıların dinamik özelliklerinin doğru bir şekilde elde edilebilmesi için modal testin kalitesi kritik bir rol oynamaktadır.
Basit geometrilerde tecrübi bilgiler ile test sensörlerinin doğru konumları için bir öngörüde bulunmak mümkün olabilmektedir. Ancak günümüzde, gelişen üretim teknolojisi sayesinde çok karmaşık yapıların üretimi mümkün hale gelmiştir. Karmaşık yapılarda test sensörlerinin konumlandırılmaları o kadar kolay olmamaktadır. Bu kapsamda test mühendislerinin işi bir hayli zorlaşmıştır.
Bu tez kapsamında, kaliteli bir modal test gerçekleştirmek için kullanılan sensörlerinin konumlandırılmasının, test gerçekleştirmeden önce belirlenmesinde kullanılabilecek ön test algoritmaları yazılmıştır. Ön test algoritmalarından yararlanarak belirlenen test sensörlerinin konumları ile deneysel modal analiz gerçekleştirilmiştir. Son olarak, nümerik ortamda oluşturulan sonlu eleman modelinin doğruluk derecesini tespit etmek için korelasyon algoritması yazılmıştır.
Yazılan algoritmalarda sonlu eleman modeli bir araç olarak kullanılmıştır. Tez kapsamında, yazılan algoritmalar açık kaynak kod yazım programlama dili Python ve sonlu elemanlar yazılımı olarak HyperWorks paket program yazılımları kullanılmıştır.
Algoritmaların, plaka ve egzoz sistemi örnek modelleri üzerinde uygulanması adım adım anlatılmıştır. Yazılan algoritmaların herhangi bir ticari yazılımdan bağımsız olması çalışmanın özgünlüğünü göstermektedir.

Abstract:
The product development process in the production sectors is a costly and time-consuming process. Engineers perform simulations prior to production using numerical methods such as finite elements to develop better products and reduce the number of physical prototypes and tests. Before producing the prototype and performing the tests of the product developed thanks to numerical solutions, you have an idea about its performance. In this direction, optimum products can be produced. Thus, the costs and time spent in the product development process are minimized. It is inevitable for engineering companies, especially research and development, to benefit from numerical solutions in order to maintain their development and continuity in a challenging competitive environment.
In order for the products to be developed, some properties of the structures must be known. The most basic of these features are the dynamic features that are characteristic of the structure. Modal analysis is performed to obtain the dynamic properties of the structures. Modal analysis can be performed numerically or experimentally. Numerically, modal analysis can be performed using finite element software. Experimentally, modal analysis is performed using the frequency response functions obtained as a result of the modal test.
These dynamic features of the structure are natural frequencies, damping and mode shapes. Generally, with finite element softwares, modal analysis results give natural frequencies and mode shapes, damping is neglected. On the other hand, experimentally, modal analysis results all of above features.
In order to the analyzes to be performed in the simulation environment to be reliable, the model created in the finite element software must be verified, which can be achieved by correlation of numerical and experimental modal analysis results. The results of the structural analysis to be carried out on the finite element model verified by the test model will be reliable.
While performing the modal test experimentally, some sensors are used. The most basic sensors used in the test are accelerometers and impact hammers. The sufficient number of sensors used and their correct positioning on the structure are directly proportional to the quality of the test. The sufficient number of sensors used and their correct positioning on the structure are directly proportional to the quality of the test.
The optimum number of sensors is very important in terms of cost and analysis accuracy. If an insufficient number of sensors are used, the frequency response function cannot be obtained correctly, so that the dynamic properties of the structure cannot be accurately determined. The use of unnecessary sensors will affect the mass of the structure and hence its rigidity. Thus, the dynamic properties of the structure will not be obtained correctly again. On the other hand, if the structure is not driven properly, some of its targeted modes may not be excited. As a result, the modal properties of the structure could not be obtained correctly.
With simple geometries, it is possible to make a prediction for the correct positions of the test sensors with the experience. However, the production of very complex structures has become possible thanks to the developing production technology. It is not that easy to position test sensors in complex structures. In this context, the work of test engineers has become quite difficult.
In this thesis, pre-test algorithms have been written that can be used to determine the positioning of the sensors used to perform a quality modal test before performing the test. Experimental modal analysis was carried out with the locations of the test sensors determined using the pretest algorithms. Finally, a correlation algorithm was written to determine the degree of accuracy of the finite element model created in a numerical environment.
Three algorithms have been written within the scope of this thesis. The first is the auto-mac algorithm and helps to locate the test sensors to be used in experimental modal analysis. The other algorithm is the DPR algorithm, which helps determine the drive position. The last algorithm is the correlation algorithm that shows the agreement between the finite element model and the test model. Auto-Mac and DPR algorithms are called pre-test analysis.
Finite element-based modal analysis results are used as inputs in algorithms. The algorithms are written in open source code writing programming language Python.
In order to perform numerical modal analysis HyperWorks software packages are used as finite element software. For pre-post analysis, finite element modelling, HyperMesh was used and implicit solver of this software OptiStruct is used to solve the modal analysis. As a result of this solution, a file with hdf5 extension containing modal analysis results was obtained to use in algorithms.
Studies have been carried out on two different applications to show that the algorithms work well.
The first is a simple plate. In this application, the correlation of the first ten modes of the plate is aimed. Within this framework, 15 accelerometer positions are provided on the plate. The control of these predicted accelerometers in the correct positions to ensure that the targeted modes are well captured is provided by the auto-mac algorithm. Accelerometer positions are predicted to represent geometry. Thus, the test engineer will be able to intuitively control. Then, the drive positions are predicted over the structure. The DPR algorithm has given the correct rank from the best to the worst of these predicted drive positions. Thus, thanks to pretest analysis, accelerometer and drive positions were determined. Experimental modal analysis was carried out in light of the knowledge of the sensor positions determined by the pretest analyzes. Then, the correlation of the finite element model with the test model was investigated using the correlation algorithm. As a result, a good correlation was achieved. In addition, the natural frequencies obtained as a result of finite element and experimental modal analysis were compared and the results were quite close to each other. Finally, finite element-based frequency response analyzes were carried out to show that the drive position predicted by the DPR algorithm better stimulates the structure than other drive positions. It is ensured that the DPR algorithm works well.
We saw that the algorithms work with simple plates and we wanted to test the algorithms on the exhaust model, which is a complex model. For this application, the correlation of the first 16 modes of the exhaust was targeted and this was provided with 20 accelerometers. The use of algorithms is the same as in plate application. As a result, the correlation between the finite element and the test model has been obtained sufficiently well.
The use of algorithms on applications is explained step by step. The fact that the algorithms written are independent of any commercial software shows the originality of the study.