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了解 nCode VibeSys 的全部功能和产品选项

从信号处理到全面的声学与振动分析,您可以根据分析需求选择相应的模块,打造专属的 nCode VibeSys 体验。 通过基于令牌的许可模式,灵活获取产品选项,并仅在需要时使用。

可视化、分析、筛选和生成报告

nCode Fundamentals 支持多种数据格式和显示类型。这是所有其他产品选项的先决条件,提供可视化与基本操作、频谱分析、滤波功能以及自动生成报告。 

  • 电功率符号
  • 支持多种数据格式的输入/输出
  • 通道计算器
  • 通道重新分配
  • 筛选
  • 提取与连接
  • 统计数据和实时统计
  • 重采样
  • 单位换算
  • 频谱分析
  • 各等级学习时长分析
  • 雨流计数
  • 图形编辑器
  • 可视化与报告
  • 批处理和交互式界面
  • SuperGlyph 可将多个分析功能封装为单个字形,该图标可保存并重复使用
  • 创建耐久性占空比定义

输入、编辑和查看振动规格数据


振动管理器是一个数据库,其中包含超过100条振动条目,包括英国国防标准DEF STAN 00-35第3部分第4版第2-01章附件A;美国MIL-STD-810G第514.6法振动试验附件C; 民用飞机标准 RTCA DO-160G;《电动汽车电池测试程序手册》(第 2 版,1996 年 1 月发布);以及 ISO 16750-3:2012(描述道路车辆中电气和电子设备的机械载荷)。它支持最多16条叠加振动曲线的图形化比较,具备通过XML文件导入/导出数据的功能,并内置了用于在数据库中查找目标曲线的过滤器。

识别振动模态并提取模态参数

nCode VibeSys  screenshot - identify modes of vibration and extract modal parameters - frequency response analysis

振动试验方案设计
 

振动谱设计(原“加速试验”)功能可根据测量数据,创建具有代表性的功率谱密度(PSD)或扫频正弦振动试验。该方法采用北约STANAG 4370(AECTP-240)/英国DefStan 00-35/Mil-Std-810G中所述的疲劳损伤谱法,使用户能够根据目标振动环境定制振动试验。借助振动谱设计,用户还可以将现有测试数据与已知的测试规范要求进行对比,从而评估在役部件是否有望达到目标使用寿命。这一已知的安全裕度有助于延长部件的使用寿命,或者反过来说,有助于避免意外故障。

借助振动曲线设计,您可以:

  • 创建一项加速振动试验,并评估其对冲击和疲劳损伤的影响
  • 快速将现有测试规范与服务振动数据进行对比
  • 延长在用部件的使用寿命或避免意外故障
  • 了解在役期间及试验台上的暴露时间所产生的影响
LDS electrodynamics shaker table applying a vibration test spectrum in the frequency domain - fits with nCode Vibration Profile Design product

显示视频并与数据同步

 

“媒体显示”字符支持通过内置于该字符中的 Windows Media® 播放器播放视频和音频信号。它还能实现光标与其他数据显示的同步,从而深入了解其他信号中的动态。仪表显示图示符允许在播放过程中以各种样式显示同步值,如角度仪表或数字读数。“视频播放器”图标可显示多个同步播放的视频。它支持光标与其他数据显示的同步,并且多个视频播放器可以同步运行。

nCode Glyphworks screenshot -  data processing system tools for performing durability analysis, including time series data, video, and GPS

自定义方法和文件格式
 

GlyphBuilder 融合了 Scripting Glyph 和 OpenGlyph 的功能,使用户能够将自己独特的或专有的方法及文件格式添加到 GlyphWorks 中。“脚本”字形功能允许通过 MATLAB 或 Python 编程语言(可从 www.python.org 下载)为 GlyphWorks 添加新功能。 同时支持 Python 2 和 Python 3。

OpenGlyph 允许直接从 GlyphWorks 进程内部调用外部应用程序,例如 Visual Basic、Java、nCL 和 C++。

高级数据清理与降噪
 

“数据清理”选项提供了比仅使用传统过滤技术更先进的数据清理方法。此选项包含“小波去噪”图标,它通过将数据分解为“小波级”的组合,从而实现将噪声从信号中分离出来。它还包含 Kalman 滤波图标,该图标通过物理模型来处理测量数据中的噪声——该模型基于当前数据点,预测下一个数据点的位置。