摘要
本文研究了具有密集耦合模态结构的测试难题，提出了一种结合自动力锤和扫描式激光测振仪的多输入多输出（MIMO）模态测试方法。通过对刹车盘这一高对称性结构的实例分析，验证了该方法在分离和提取耦合模态方面的有效性。文章详细阐述了MIMO测试的原理、实验设置、数据处理流程及结果分析，为有限元验证提供了准确的模态参数。
1. 引言
在结构动力学分析中，密集耦合模态的测试是一个挑战性问题。特别是当结构具有高度对称性时，其模态频率相近但振型不同，难以通过传统方法有效分离。本文旨在通过MIMO测试技术，结合先进的测量设备，解决这一问题。
2. MIMO测试技术的必要性
对于如刹车盘等高对称性结构，其共振频率分离小，模态相互耦合。传统的单输入单输出（SISO）测试方法往往无法准确提取所有模态。MIMO技术通过多点激励和多点响应测量，能够更有效地分离和识别密集模态，提高模态测试的准确性和可靠性。
3. 测量原理与设备
3.1 扫描式激光测振仪
扫描式激光测振仪是一种非接触式测量设备，能够精确测量结构表面的三维振动。其优点包括无附加质量影响、高密度多点测试能力，特别适用于高阶模态的测量。
3.2 自动力锤
自动力锤作为激励设备，能够实现对结构的非接触式冲击激励，与扫描式激光测振仪配合使用，可实现连续、高效的测试。
3.3 MIMO测试原理
MIMO测试通过多个激励点同时或依次激励结构，利用主成分分析（PCA）等方法分离各激励源的影响，从而准确提取耦合模态。
4. 实验设置与数据处理
4.1 实验对象与布置
实验以刹车盘为研究对象，将其放置在软泡沫上以模拟自由状态。使用两个自动力锤在不同位置进行激励，3D扫描式激光测振仪测量256个测试点的三维振动响应。
4.2 数据采集与合成
实验分两次进行，每次改变激励位置。采集的数据通过软件合成，形成MIMO测试数据集。
4.3 模态提取与验证
模态提取：采用基于稳态图的模态提取方法，通过曲线拟合在频域内识别模态。设置不同的模态阶数进行尝试，以找到最优解。
结果验证：利用AutoMAC矩阵评估模态解耦程度，确保提取的模态相互独立。
5.1 单激励点测试结果
模态阶数12：提取了6个模态和1个计算模态，未能完全分离所有耦合模态。
模态阶数60：虽然提取了更多模态，但出现了无关模态，且两对模态未完全分离。
5.2 MIMO测试结果
模态提取：设置模态阶数为12，成功提取了所有11个模态，包括5对对称模态和1个旋转对称模态。
AutoMAC矩阵：显示提取的模态完美解耦，验证了MIMO方法的有效性。
模态参与因子：分析了两个激励点对各模态的参与程度，表明MIMO测试能够平衡激励点的影响，有效分离模态。
5.3 激励位置优化
通过叠加激励位置与模态振型图，发现优化激励位置选择能够进一步提高模态分离的效率和准确性。
6. 结论
本文提出的基于自动力锤与扫描式激光测振仪的MIMO模态测试技术，成功解决了高对称性结构密集耦合模态的测试难题。通过实验验证，该方法能够准确、高效地提取所有模态，为有限元验证和结构动力学分析提供了可靠的数据支持。未来研究可进一步探索更多激励点和响应点的优化布置，以及更复杂的结构模态测试应用。
附录
测量原理公式：（此处可添加具体的数学公式或算法描述，如模态提取的算法原理、AutoMAC矩阵的计算方法等）
实验数据表：（列出关键实验数据，如激励位置坐标、模态频率、阻尼比等）
设备参数：（提供使用的自动力锤和扫描式激光测振仪的具体型号和参数）