Abaqus 常见问题(4) - 数据滤波(3)：Antialiasing 滤波 1. 概述 确保不会发生数据混叠的最保守的方法是在每个增量输出结果，但这是不现实的。另一种方法则是以较低的频率输出结果，并在将数据写入输出数据库文件之前使用Abaqus/Explicit实时滤波 (real-time filtering) 功能从结果中删除高频内容。 Abaqus/Explicit 的实时滤波 (real-time filtering) 功能，除了内置的抗混叠过滤器 (Antialiasing) 外，还可以根据指定的条件创建用户定义的输出过滤器（巴特沃斯 (Butterworth)、切比雪夫I型 (Type I Chebyshev) 和切比雪夫II型(Type II Chebyshev)）。但使用内置的抗混叠过滤器通常更方便，并且设置合理，其能提供最佳的无混叠结果。 本文将介绍 Abaqus/Explicit 中内置的抗混叠滤波器 (Antialiasing)，并且当使用该滤波器时，如何确定结果的输出频率（即以多大的时间增量输出结果）。 2. 内置的抗混叠滤波器 (Antialiasing)
当使用内置的抗混叠滤波器时，Abaqus 会在内部定义一个低通二阶 Butterworth 滤波器。低通滤波器会衰减高于指定截止频率的信号的频率内容。 该滤波器截止频率是输出采样率的六分之一。在大多数情况下，该值足够低，通常低于采样率一半的奈奎斯特频率，以确保在对信号进行采样之前，所有频率内容超过一半的采样率被删除，以防止混叠。 2.1 示例 使用内置的抗混叠滤波器每 0.1667 ms 记录一次输出，则输出频率为 1/0.1667 ms = 6 kHz。 当不使用 Antialiasing 时，高于 3 kHz 的频率内容可能会出现混叠。 当使用 Antialiasing 时，其截止频率是输出采样率的六分之一，即 1 KHz。理想的低通滤波器将完全消除截止频率以上的所有频率，同时对截止频率以下的频率内容没有影响。即消除大于 1 kHz的频率内容，从而不会发生混叠。实际上，在截止频率周围存在一个部分衰减的频率过渡带，如下图所示。 3. 确定输出时间增量
内置的抗混叠滤波器 (Antialiasing) 可以避免数据混叠，但显然若以较大的时间增量输出结果，再好的滤波也没用。那么将如何确定输出时间增量呢？ 3.1 方法一：模态分析 可以使用Abaqus/Standard进行固有频率提取分析，并使用结果确定可能对实际应用很重要的结构频率范围。这需要使用工程判断来识别在结构响应中可能很重要的最高频率。 3.2 方法二：稳定时间增量 模型的最大结构显著频率通常比模型的最高频率（控制稳定时间增量）小 2 到 4 个数量级。 为了确保稳定性，Abaqus/Explicit稳定时间增量必须足够小，以捕获模型的最高频率响应。因此，我们将使用稳定时间增量作为起点来确定适当的输出时间间隔。3.2.1 稳定时间增量 我们知道，在显式动力学分析中，稳定时间增量是根据系统中的最高频率来定义的。 在未知最高频率情况下，若已知网格尺寸和材料定义，可以通过下式来计算稳定时间增量： 其中 Le 是最小的特征单元长度，cd 是材料的膨胀波速。 3.2.2 示例：稳定时间增量为 0.005 ms 的跌落测试 2）B：模型的最大输出采样率为200 kHz，根据采样定理，可用200 kHz采样率描述的最大频率为100 kHz（采样率的一半）。 3）C：100 kHz是对具有0.005 ms稳定时间增量的模型的最高频率的保守估计。同一模型的最大结构频率可能在1到0.01 kHz的范围内（比100 kHz小2到4个数量级）。此处可以使用最保守的值 (1 kHz)，该值比最高模型频率低2个数量级。 4）D：内置抗混叠滤波器的截止频率是采样率的六分之一。 5）E：内置抗混叠滤波器会衰减截止频率以下的所有频率内容。为了补偿这一点，通常考虑将输出频率提高十倍。 6）F：由输出频率可以确定结果输出的时间增量为 0.01667 ms。 4. 缺点
滤波器必须有一些输入才能产生输出，因此，滤波结果将产生一些时间延迟 。所有实时滤波都引入了一些时间延迟，并且随着滤波器截止频率的降低，时间延迟变得更加明显；为了去除低频内容，滤波器必须在较长的时间范围内输入。增加滤波器阶数也会导致输出时间延迟的增加。 在 Abaqus/CAE 的后处理中的滤波功能使用双向算法，可以消除时间延迟。在下一文中将介绍 Abaqus 后处理中的滤波功能。
著作权归作者所有，欢迎分享，未经许可，不得转载
首次发布时间：2024-11-03
最近编辑：11天前
作者推荐
可试听
