NTS.LAB TPA

传递路径分析、载荷识别

全方位的解决方案 

NTS.LAB TPA传递路径分析模块包含各种分析功能，可以根据试验要求选择不同的方法，具有全面的TPA解决方案。NTS.LAB TPA适用于不同的试验需求及应用场景，无论是简单基础的部件还是大型复杂的结构。NTS.LAB TPA包含了一系列TPA技术，形成了非常完善的传递路径分析方法，包含：传统TPA，工况传递路径分析OTPA，多参考传递路径分析MRTPA，以及主分量分解功能PCA等。

传递路径分析Transfer Path Analysis (TPA)

● 传递路径分析软件是用于评价不同的结构和空气传递路径，及道路激励等对目标位置处(如车内乘员处)声压级的贡献大小，可用于诊断分析发动机悬置匹配隔振，路面激励等是如何传递到车体的，确定哪些是主要的传递路径和方向，在哪个频带或转速上起主要作用等。各个传递路径的贡献量决定于两方面：载荷、源到目标点的传递函数。

● 基于FRF的子结构综合FRF-Based Assembly (FBA)：FBA载荷和响应功能的增加使得我们能够基于FRF进行结构的传递路径分析，FBA支持多点约束计算内力，可评价不同的结构和其它介质传递路径对结构响应的贡献量，具有结构TPA分析和工况OTPA分析以及主分量分析功能。

● 传递函数可以结合锤击法、激振器法（对于结构声）或者体积速度声源激励（互易性）来测试得到。

● 对于载荷力的确定，软件提供了多种方法：使用力传感器的直接法、悬置刚度法、用于简单传递关系的悬置位移法，以及用于复杂传递关系(如无法测量力和分布力情况)的逆传递矩阵方法。

● 系统自带数据完整性自动检查功能，逆矩阵条件数检查功能。

● 对于最后得到的传递路径贡献量分析结果，以四维图形方式显示，也可以用向量合成图的形式显示。可以交互的选择各个工况，对各主要阶次/频率成分进行贡献量分析。

机械系统的振动和噪声是由多个激励通过不同的传递路径抵达目标位置后叠加而成的。为了更好地诊断和优化振动和噪声，需要综合考虑各个激励和传递路径的情况，传递路径分析(TPA: Transfer Path Analysis)就是一个行之有效的方法。通过TPA可以找出对噪声和振动起主导作用的路径，通过控制和改进这些路径以使噪声和振动控制在预定的目标值内。TPA方法广泛应用于汽车，除此之外，还在潜艇、飞机、家用电器等其它复杂机械系统上有所应用。基于此，汉航公司开发了NTS.LAB TPA，可对振动噪声问题进行故障诊断，识别噪声源，评价其贡献量大小，精准识别振动及噪声产生的根本原因，对设计进行分析评价。

OTPA 工况传递路径分析

● OTPA能够直接通过工况下的测试数据直接建立悬置动力学参数模型，从而进一步直接识别得到工况载荷，结合传递函数进行各个传递路径的贡献量分析。

● OTPA对于工况载荷的识别支持直接法和间接法两种方法。直接法包括使用力传感器和悬置刚度法两种方法。间接法包括单自由度法和等窄带宽法。

● 支持使用预先的数据，交互限制悬置特性关系。

● 支持空气声和结构声的矩阵元素平衡功能，并可使用预先数据，交互设定平衡阶数。

● 系统自带数据完整性自动检查功能，逆矩阵条件数检查功能。

● 对于最后得到的传递路径贡献量分析结果，可以用四维图形方式显示，也可以用向量合成图的形式显示。可以交互的选择各个工况，对各主要阶次/频率成分进行贡献量分析。

多参考传递路径分析MRTPA

● 传递路径分析是用于评价不同的结构和空气传递路径，及道路激励等对目标位置处(如车内乘员处)声压级的贡献大小，可用于诊断分析发动机悬置匹配隔振，路面激励等是如何传递到车体的，确定哪些是主要的传递路径和方向，在哪个频带或转速上起主要作用等。各个传递路径的贡献量决定于两方面：载荷、源到目标点的传递函数。

● 多参考传递路径分析用于当系统中存在多个完全不相关的激励源或多个部分相关的激励源时（如同时存在路面激励、发动机或电机等激励时），就某个目标点进行各个传递路径的贡献量分析。

● 多参考传递路径分析采用了主分量分解技术，将多个部分相关的源分解开来，然后对各个独立激励源所引起目标点的噪声/振动，分别进行各个传递路径的贡献量分析。

● 系统自带数据完整性自动检查功能，逆矩阵条件数检查功能。

● 对于最后得到的传递路径贡献量分析结果，可以以四维图形方式显示，也可以用向量合成图的形式显示。可以交互的选择各个工况，对各主要阶次/频率成分进行贡献量分析。

主分量分解功能PCA

● 基于自功率谱和互功率谱的主分量分解技术，用于基本的部件级别的传递路径分析，得到部件级的响应。同时可以应用多输入/多输出模态试验中的激励力相关性检验。通过主分量分解技术，来确定各输入力之间是否相关。如果主分量个数=激励力个数，则说明各激励力之间互不相关；如果主分量个数<激励力个数，说明有某两个或某几个激励力之间存在相关；如果主分量个数>激励力个数，说明有外部干扰输入信号。通过主分量分解技术可以直观、快速的进行输入信号的相关性检查。