[工具][试验] CFHLA单向往复滞回曲线分析——案例1

实干、实践、积累、思考、创新。 小伙伴使用新版CFHLA ( [试验][工具][更新] CFHLA v2022: Cyclic/Fatigue Loading Hysteresis Loop Analysis [单向往复与疲劳滞回曲线分析工具 2022版] ) 进行试验数据分析,遇到问题,说无法正确划分滞回环,其实是参数没设置对,2022版本的CFHLA增加了峰值力范围检测及停顿点修正等功能,可以处理绝大多数的试验数据,这里用这个例子解释一下。(PS. 新版这个功能也是专门为了解决小伙伴的问题而花了很长时间增加的。) 将滞回曲线导入CFHLA,显示如下图所示 按默认参数,直接运行分析,结果如下图。由图可见,默认情况下,滞回曲线的峰值点识别失败,滞回环划分失败。 经仔细检查,主要原因是试验曲线存在非常多的停顿点,如下图所示。过密的点及停顿点会影响整个环的分析。 利用CFHLA的停顿点修正功能,设置相关的停顿点修正参数,然后再次进行分析,结果如下图所示。 由图可见,修正停顿点后,滞回环划分正确,特征点也识别正确了。 相关博文( Related Topics) [01] [试验][工具][更新] HLA v2022: Hysteretic Loop Analysis …

[试验][工具][编程] PPC试验停顿点修正——案例4 [PPC Example 4: Hold on Point Correction of Hysteresis Curve]

实干、实践、积累、思考、创新。 最近更新了PPC停顿点工具( [软件][试验] PPC: Pause Point Correction [试验曲线停顿点修正工具] ),用小伙伴的试验数据做个测试。 将原始滞回曲线导入PPC,由图可见,试验数据存在许多停顿点。 设置参数,进行停顿点修正。 将修正前后的数据导出,并进行对比,如下图所示。由图可见,经过停顿点修正后,试验曲线停顿点消失,数据量从原先接近4500个点,也减小为800个点,同时修正前后滞回曲线没有显著差别。 关于试验数据修正程序介绍 ( Program Introduction) NoiseRemoval:http://www.jdcui.com/?p=15046 该程序主要作用是,修正试验数据中的噪声,适合那些许多波动试验数据曲线。 OutlierRemoval:http://www.jdcui.com/?p=14365 该程序主要作用是,剔除数据中的异常点,毛刺点,跳跃点。数据中的这些异常点及毛刺点通常是因为采集仪器信号不稳定引起的。 LoopModifier: http://www.jdcui.com/?p=12201  该程序主要用于根据试验的规律局部处理试验数据中的错误离散点。 SawtoothRemove: http://www.jdcui.com/?p=15493 该程序主要用于去除滞回曲线数据中的锯齿。 DataSmoothing: http://www.jdcui.com/?p=15650 该程序主要用于对试验曲线进行平滑修正。 PS:不同的试验数据问题需要用不同的方法进行修正,每个程序都有其特别的功能。 相关试验工具( …