KR101400742B1 - 가상 주파수 응답함수 기반의 두 주파수 응답함수의 상관성 측정 방법 - Google Patents

가상 주파수 응답함수 기반의 두 주파수 응답함수의 상관성 측정 방법 Download PDF

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Abstract

가상 주파수 응답함수 기반의 두 주파수 응답함수의 상관성 측정 방법이 제공된다. 상기 상관성 측정 방법은 ⅰ) 해석 주파수 응답함수(해석 FRF) 및 측정 주파수 응답함수(측정 FRF)를 획득하는 단계, ⅱ) 상기 해석 FRF 및 상기 측정 FRF로부터 가상 주파수 응답함수(가상 FRF)인 H(f)를 계산하는 단계, ⅲ) 상기 가상 FRF의 크기 및 위상을 추출하는 단계, ⅳ) 크기 지표함수 및 모양 지표함수의 각각을 계산하는 단계 및 ⅴ) 통합 유사성 지표함수를 계산하는 단계를 포함한다.

Description

가상 주파수 응답함수 기반의 두 주파수 응답함수의 상관성 측정 방법 {Method for measuring similarity between two frequency response functions based on the fictitious frequency response function}
본 발명은 두 주파수 응답함수의 상관성 측정 방법에 관한 것으로, 특히 해석 주파수 응답함수 및 측정 주파수 응답함수 사이의 상관성을 필요한 주파수 구간뿐만 아니라 개별 주파수별로 분석하고, 크기 상관성과 모양 상관성을 서로 독립적으로 분석할 수 있는 가상 주파수 응답함수 기반의 두 주파수 응답함수의 상관성 측정 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 컴퓨터 시뮬레이션은 알고리즘 또는 수리 논리를 포함하는 가상 모델에 객체, 성분, 시료, 장치 또는 시스템 등의 물리적인 특성을 표시하기 위한 컴퓨터 프로그램의 일종이다. 컴퓨터 시뮬레이션은 물리적인 환경을 조성하지 않고 연구 대상의 특성을 조사할 수 있기 때문에 설계 도구로서 매우 유용하므로 일정한 부하 하에 지지체 빔의 스트레스와 응력 분포를 위한 유한요소분석(FEA)에 제공되거나, 소음 또는 진동 분야에도 널리 사용될 수 있다.
이 경우, 컴퓨터 시뮬레이션은 실제 시료의 실제 특성을 잘 묘사하는 것이 매우 중요하므로 시뮬레이션에 의해 예측된 데이터는 실제 측정 데이터와 비교하여 신뢰성을 가져야 한다. 따라서, 시뮬레이션 데이터가 실제 측정 데이터를 얼마나 잘 예측하는지를 결정하기 위해 두 주파수 응답함수 사이의 상관계수를 측정하여 컴퓨터 가상 모델의 신뢰성을 향상시키는 것이 요구된다.
FRAC(Frequency Response Assuarance Criterion)은 두 주파수 응답함수 사이의 상관계수를 측정하기 위해 이용된다. 그러나, FRAC은 그래프의 피크 주파수의 해석에 기반하고 그래프의 모양과 크기를 고려하지 않으며, 두 주파수 응답함수 사이의 진폭 차이를 고려하지 않기 때문에 시뮬레이션 데이터가 실제 측정 데이터를 정확하게 예측하지 못한다는 단점을 갖는다.
이러한 FRAC의 단점을 개선하기 위한 기술의 일례가 하기 특허문헌 1(이하, 선행기술이라 함)에 기재되어 있다.
하기 특허문헌 1은 도 1에서 도시한 바와 같이, 제1주파수 응답함수(FRF1)와 제2주파수 응답함수(FRF2)를 획득(S10, S12)한 후에 미리 결정된 주파수에서 FRF1 및 FRF2를 도표화(S14)하고, FRF1 및 FRF2 사이의 크기 상관관계 및 모양 상관관계를 계산(S16, S18, S20, S22)한 후에 시뮬레이션 결과에 신뢰도를 제공하여 가상 모델을 유효화하기 위한 FRI(Frequency Response Index)를 계산한다(S24).
상기 선행기술의 FRI는 크기(amplitude)와 모양(shape)에 대한 지표를 구분하여 나타내고 있으나, 여기서 모양은 해당 주파수 영역에서 크기의 모양을 나타내고 있기 때문에 복소수 특성을 반영하지 않는다는 문제점을 갖는다. 또한, 상기 FRI는 데시벨(dB)의 스케일 인자에 따라 크기지표가 음수를 가질 수 있다는 문제점을 갖는다.
미국등록특허 제8040958호(2011.10.18 등록)
본 발명의 목적은 상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위해 이루어진 것으로서, 크기 지표함수를 이용함으로써 특정 주파수별 크기 상관성을 나타낼 수 있고 간섭함수(coherence function)와 유사하게 사용할 수 있는 가상 주파수 응답함수 기반의 두 주파수 응답함수의 상관성 측정 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 위상 변화를 나타내기 위한 그룹 지연(group delay)을 이용함으로써 복소수 데이터의 실질적인 모양을 해석하여 특정 주파수 대역에서 위상 변화가 얼마나 크게 일어나는지를 나타낼 수 있는 가상 주파수 응답함수 기반의 두 주파수 응답함수의 상관성 측정 방법을 제공하는 것이다.
상기 목적을 달성하기 위해 본 발명의 실시 예에 따른 가상 주파수 응답함수 기반의 두 주파수 응답함수의 상관성 측정 방법은 ⅰ) 해석 주파수 응답함수(해석 FRF) 및 측정 주파수 응답함수(측정 FRF)를 획득하는 단계, ⅱ) 상기 해석 FRF 및 상기 측정 FRF로부터 가상 주파수 응답함수(가상 FRF)인 H(f)를 계산하는 단계, ⅲ) 상기 가상 FRF의 크기 및 위상을 추출하는 단계, ⅳ) 크기 지표함수 및 모양 지표함수의 각각을 계산하는 단계 및 ⅴ) 상기 크기 지표함수 및 상기 모양 지표함수로부터 통합 유사성 지표함수를 계산하는 단계를 포함한다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 가상 주파수 응답함수 기반의 두 주파수 응답함수의 상관성 측정 방법에 의하면, 상기 단계 ⅲ)에서 상기 가상 FRF의 위상을 추출한 후에, 상기 추출된 위상으로부터 위상 변화를 나타내기 위한 그룹 지연(group delay)을 계산하는 것을 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 가상 주파수 응답함수 기반의 두 주파수 응답함수의 상관성 측정 방법에 의하면, 상기 그룹 지연은 수학식
Figure 112013023606285-pat00001
에 의해 정의된 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 가상 주파수 응답함수 기반의 두 주파수 응답함수의 상관성 측정 방법에 의하면, 상기 단계 ⅰ)의 상기 가상 FRF는 수학식
Figure 112013023606285-pat00002
에 의해 계산되는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 가상 주파수 응답함수 기반의 두 주파수 응답함수의 상관성 측정 방법에 의하면, 상기 크기 지표함수는 지수함수, 삼각함수 및 쌍곡선 함수 중에서 선택된 적어도 하나의 함수로 나타나는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 가상 주파수 응답함수 기반의 두 주파수 응답함수의 상관성 측정 방법에 의하면, 상기 모양 지표함수는 지수함수, 삼각함수 및 쌍곡선 함수 중에서 선택된 적어도 하나의 함수로 나타나는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 가상 주파수 응답함수 기반의 두 주파수 응답함수의 상관성 측정 방법에 의하면, 상기 해석 주파수 응답함수는 컴퓨터 시뮬레이션에 의한 함수이고, 상기 측정 주파수 응답함수는 물리적 시료의 측정 데이터를 나타내는 함수인 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 가상 주파수 응답함수 기반의 두 주파수 응답함수의 상관성 측정 방법에 의하면, 상기 가상 주파수 응답함수는 상기 해석 주파수 응답함수 및 상기 측정 주파수 응답함수 사이의 상관관계를 나타내는 함수인 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 가상 주파수 응답함수 기반의 두 주파수 응답함수의 상관성 측정 방법에 의하면, 상기 컴퓨터 시뮬레이션은 스트레스 테스트, 내구성 테스트, 소음 테스트, 진동 테스트 및 충돌 안전성 테스트 중의 적어도 하나인 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 가상 주파수 응답함수 기반의 두 주파수 응답함수의 상관성 측정 방법에 의하면, 상기 단계 ⅴ)의 통합 유사성 지표함수는 수학식
Figure 112013023606285-pat00003
(여기서, Wm+Ws=1이고, 가중치를 나타냄)에 의해 계산되는 것을 특징으로 한다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 실시 예에 따른 가상 주파수 응답함수 기반의 두 주파수 응답함수의 상관성 측정 방법에 의하면, 크기 지표함수를 이용함으로써 특정 주파수별 크기 상관성을 나타낼 수 있고 간섭함수(coherence function)와 유사하게 사용할 수 있다는 효과가 얻어진다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 가상 주파수 응답함수 기반의 두 주파수 응답함수의 상관성 측정 방법에 의하면, 위상 변화를 나타내기 위한 그룹 지연(group delay)을 이용함으로써 복소수 데이터의 실질적인 모양을 해석하여 특정 주파수 대역에서 위상 변화가 얼마나 크게 일어나는지를 나타낼 수 있다는 효과도 얻어진다.
도 1은 종래기술에 따른 두 주파수 응답함수 사이의 상관계수를 측정하기 위한 방법을 보여주는 순서도이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 두 주파수 응답함수의 관계를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 두 주파수 응답함수의 상관성을 측정하기 위한 방법을 보여주는 순서도이다.
도 4 및 도 5는 각각 본 발명의 실시 예에 따른 두 주파수 응답함수의 크기 및 위상관계를 보여주는 그래프들이다.
도 6 및 도 7은 각각 본 발명의 실시 예에 따른 주파수에 대한 크기 지표 및 모양 지표를 보여주는 그래프들이다.
이하에서는 본 발명에 대하여 첨부된 도면에 도시된 실시 예에 따라 구체적으로 설명하기는 하나, 본 발명이 도시된 실시 예만으로 한정되는 것은 아니다.
본 발명의 상기 및 그 밖의 목적과 새로운 특징은 본 명세서의 기술 및 첨부 도면에 의해 더욱 명확하게 될 것이다.
이하, 도 2 내지 도 7을 참조하여 본 발명에 따른 두 주파수 응답함수의 상관성 측정방법을 상세하게 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 두 주파수 응답함수의 관계를 설명하기 위한 도면이고, 도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 두 주파수 응답함수의 상관성을 측정하기 위한 방법을 보여주는 순서도이다. 도 4 및 도 5는 각각 본 발명의 실시 예에 따른 두 주파수 응답함수의 크기 및 위상관계를 보여주는 그래프들이다. 도 6 및 도 7은 각각 본 발명의 실시 예에 따른 주파수에 대한 크기 지표 및 모양 지표를 보여주는 그래프들이다.
도 2 및 도 3을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 두 주파수 응답함수의 상관성 측정 방법은 단계 S31에서 해석 주파수 응답함수(해석 FRF; HA(f)) 및 측정 주파수 응답함수(측정 FRF; HX(f))로부터 가상 주파수 응답함수(가상 FRF; HX(f))를 계산하는 것을 포함한다. 상기 단계 S31 후에, 가상 FRF의 크기 및 위상 추출(S32)하고, 그룹 지연(Group delay)을 계산한다(S33). 상기 단계 S33 후에, 크기 및 모양 지표함수를 계산하고(S34), 통합 유사성 지표함수를 계산한다(S35).
상기 해석 FRF(HA(f))가 컴퓨터 시뮬레이션인 경우, 상기 해석 FRF(HA(f))는 예를 들어, FEA 분석 컴퓨터 프로그램과 같은, 컴퓨터 모의 실험 시스템에 의해 생성된 가상 모델일 수 있다. 결과 모의 실험은 제한 없이 인쇄물, 영상 디스플레이 및 컴퓨터 데이터 기억 매체를 포함하여 임의의 전자적 또는 실체 형태로 기술되거나 저장될 수 있다. 상기 컴퓨터 시뮬레이션은 스트레스 테스트, 내구성 테스트, 소음 테스트, 진동 테스트 및 충돌 안전성 테스트 중의 적어도 하나일 수 있다.
그러나, 상기 해석 FRF(HA(f))가 항목의 물리적 시료에 대한 실제 검사 데이터인 경우, 주파수 응답 곡선은 진동 셰이커를 포함하는 테스트 장비에 의해 생성될 수 있다. 예를 들어, 시험 항목은 울림이 없는 테스트 챔버에 배치될 수 있고, 에어백 또는 탄성 케이블로부터 시험 항목의 서스펜션(suspension)과 같은 강제적 경계 조건을 만족하도록 구성될 수 있다. 마이크로폰, 가속도계 및 힘 트랜스듀서와 같은 트랜스듀서는 미리 결정된 위치에서 시험 항목에 부착되어 있고, 데이터 수집 시스템에 결합된다. 전기역학의 교반기, 해머 또는 스피커와 같은 외부 강제 함수는 시험 항목에 적용될 수 있다. 상기 강제 함수는 사인 곡선, 임의함수 및 임펄스 함수를 포함하여 1개 이상의 다양한 형태로 제공될 수 있다.
데이터 수집 시스템은 미리 결정된 시험 항목에 대응하는 신호를 트랜스듀서로부터 수신하여 트랜스듀스 신호의 시간 이력 데이터를 수집한다. 상기 시간 이력 데이터는 고속 푸리에 변환(FFT)을 포함하는 알고리즘을 이용하여 시간 영역에서 주파수 영역으로 변환될 수 있다.
본 발명에서 주파수 응답함수(Frequency Response Function; FRF)는 결정적 신호(deterministic signal)로 분류될 수 있기 때문에 서로 다른 두 주파수 응답함수 사이의 상관관계를 나타낼 수 있다. 가상 FRF(H(f))는 아래 [수학식 1]에 의해 정의된다.
Figure 112013023606285-pat00004
이 경우,
Figure 112013023606285-pat00005
는 크기 지표함수(Magnitude index function)
Figure 112013023606285-pat00006
를 계산하는데 사용되고,
Figure 112013023606285-pat00007
는 모양 지표함수(Shape index function)
Figure 112013023606285-pat00008
를 계산하는데 사용된다.
상기 [수학식 1]로부터 통합 유사성 지표(Unified Similarity Index)가 아래 [수학식 2]에 의해 정의될 수 있다.
Figure 112013023606285-pat00009
이 경우, wm+ws=1이고 가중치를 나타낸다.
크기 지표함수
Figure 112013023606285-pat00010
의 계산 예
음향 또는 진동 신호의 경우 dB값을 많이 사용하기 때문에 20log10|H(f)|을 기준으로 하며, 상기 20log10|H(f)| 값이 0인 경우 |HA(f)|=|HX(f)|를 의미하며 크기 상관성은 최대가 되고, 그 값의 절대값이 커질수록 상관성은 떨어진다. 이 경우, 상관도의 최소값을 0, 최대값을 1로 조정하기 위해서는 적절한 맵핑(mapping)이 요구된다. 맵핑 함수는 지수함수, 삼각함수 및 쌍곡선 함수 등의 각각을 이용하거나, 상기 함수들을 적절하게 조합하여 사용할 수 있다.
Figure 112013023606285-pat00011
위 [수학식 3]에서 크기 지표함수는 20log10|H(f)|의 절대값이 커짐에 따라 지수적으로 감소하나, 20log10|H(f)|=α(dB)에서
Figure 112013023606285-pat00012
=0.5가 되며 0.5까지 직선함수로 근사화할 수 있다.
Figure 112013023606285-pat00013
Figure 112013023606285-pat00014
위 [수학식 4] 및 [수학식 5]에서 크기 지표함수는 |20log10|H(f)||=α(dB)에서
Figure 112013023606285-pat00015
=0.5가 되며 근사적으로 직선에 가까우며 그 이상에서는 지수함수에 가깝게 감소한다.
상기 함수들은 직선함수와 복합적으로 사용할 수 있으며, 쌍곡선함수와 복합적으로 사용된 예는 아래 [수학식 6]과 같다.
Figure 112013023606285-pat00016
위 [수학식 6]에서
Figure 112013023606285-pat00017
에서
Figure 112013023606285-pat00018
=0.5가 되는 직선함수이며 그 이상에서는 지수함수에 가깝게 감소한다.
상술한 바와 같이,
Figure 112013023606285-pat00019
는 주파수의 함수로서 개별 주파수별 크기 상관성을 나타내고 있으며 간섭함수(coherence function)와 유사하게 사용할 수 있다. 또한, 상관계수(correlation coefficient) 또는 FRAC과 같이 하나의 숫자로 상관성을 나타내기 위해서는
Figure 112013023606285-pat00020
=mean[
Figure 112013023606285-pat00021
]와 같이 평균을 취하면 된다.
모양 지표함수
Figure 112013023606285-pat00022
의 계산 예
위상함수 argH(f)는 직접적인 정량화가 어렵기 때문에 그룹 지연(group delay)을 이용하여 상관성을 나타내고자 한다. 그룹 지연은 특정한 주파수 대역에서 위상 변화가 얼마나 크게 일어나는지(즉, 복소수 데이터의 실질적인 모양)를 나타낼 수 있으며 아래 [수학식 7]과 같이 정의된다.
Figure 112013023606285-pat00023
상기 그룹 지연이 0의 값을 갖는 경우 해석 FRF(HA(f))와 측정 FRF(HX(f))의 모양이 같다는 것을 의미하고, 전 주파수 대역에서 동일한 값(즉, 상수)일 경우 해석 FRF(HA(f))와 측정 FRF(HX(f)))의 모양은 같으나 시간영역에서 순 지연(pure delay)이 존재한다는 것을 의미한다. 여기서는 모양 자체가 중요하기 때문에 argH(f)는 phase unwrapping을 한 후 de-trend 과정을 거친 값을 사용한다.
따라서,
Figure 112013023606285-pat00024
의 값이 0인 경우는 해석 FRF(HA(f))와 측정 FRF(HX(f))가 시간영역에서 동일한 모양을 갖는다는 것을 의미하고, 그 값이 커질수록 해당 주파수 대역에서의 모양 변화가 심하다는 의미가 된다.
크기 지표함수의 경우와 마찬가지로, 그룹 지연은 최대값을 1, 최소값을 0으로 나타내기 위한 적절한 맵핑이 필요하며, 크기 지표함수와 유사한 방법으로 나타낼 수 있다(즉, 맵핑 함수로서는 지수함수, 삼각함수, 쌍곡선함수 등을 사용할 수 있다).
Figure 112013023606285-pat00025
위 [수학식 8]에서
Figure 112013023606285-pat00026
는
Figure 112013023606285-pat00027
가 커짐에 따라 지수적으로 감소하나
Figure 112013023606285-pat00028
=β에서
Figure 112013023606285-pat00029
=0.5가 되며 0.5까지 직선함수로 근사화할 수 있다.
Figure 112013023606285-pat00030
Figure 112013023606285-pat00031
위 [수학식 9] 및 [수학식 10]에서
Figure 112013023606285-pat00032
=β에서
Figure 112013023606285-pat00033
=0.5가 되고, 근사적으로 직선에 가까우며 그 이상에서는 지수함수에 가깝게 감소한다.
또한, 직선함수와 쌍곡선함수를 복합적으로 사용한 예는 아래 [수학식 11]과 같다.
Figure 112013023606285-pat00034
위 [수학식 11]에서
Figure 112013023606285-pat00035
=β에서
Figure 112013023606285-pat00036
=0.5가 되는 직선함수이고, 그 이상에서는 지수함수에 가깝게 감소한다.
상기 모양 지표함수
Figure 112013023606285-pat00037
는 크기 지표함수와 마찬가지로 주파수의 함수로서 개별 주파수별 모양 상관성을 나타내고 있으며 간섭함수(coherence function)와 유사하게 사용할 수 있다. 또한, 상기 모양 지표함수는 상관계수 (correlation coefficient) 또는 FRAC과 같이 하나의 숫자로 상관성을 나타내기 위해서는
Figure 112013023606285-pat00038
=mean[
Figure 112013023606285-pat00039
]와 같이 평균을 취하면 된다.
실시 예
도 4 및 도 5는 각각 시료의 크기 및 위상에 대한 해석값과 실험값을 주파수 응답함수로 나타내고 있다. 파란색은 FEA를 이용한 해석값을 나타내고, 녹색은 실제 시료의 실험값을 나타낸다. 이 경우, 상기 실험값은 실제 차량을 시료로 이용하여 측정되었다.
도 4를 참조하면, 주파수가 150Hz인 경우, 크기에 대한 해석값과 실험값이 교차하고, 150Hz와 200Hz 사이에서 해석값과 실험값에 차이가 있음을 알 수 있다. 상기 데이터로부터, 크기 지표함수를 나타내는 도 6은 주파수가 150Hz에서 1에 가까움을 알 수 있고, 150Hz와 200Hz 사이에서 약 0.8 내지 1 사이에 있음을 알 수 있다. 따라서, 크기 지표함수는 특정 주파수 별로 크기 상관성을 해석하기 위한 유용한 지표로 사용될 수 있다.
도 5를 참조하면, 해석값과 실험값에 대한 위상 차이를 알 수 있으며, 그룹 지연을 이용함으로써 도 7로부터 특정 주파수 대역에서 위상 변화가 얼마나 크게 일어나는지를 알 수 있다.
이상 본 발명자에 의해서 이루어진 발명을 상기 실시 예에 따라 구체적으로 설명하였지만, 본 발명은 상기 실시 예에 한정되는 것은 아니고 그 요지를 이탈하지 않는 범위에서 여러 가지로 변경 가능한 것은 물론이다.

Claims (10)

  1. 삭제
  2. ⅰ) 해석 주파수 응답함수(해석 FRF) 및 측정 주파수 응답함수(측정 FRF)를 획득하는 단계;
    ⅱ) 상기 해석 FRF 및 상기 측정 FRF로부터 가상 주파수 응답함수(가상 FRF)인 H(f)를 계산하는 단계;
    ⅲ) 상기 가상 FRF의 크기 및 위상을 추출하는 단계;
    ⅳ) 크기 지표함수 및 모양 지표함수의 각각을 계산하는 단계; 및
    ⅴ) 상기 크기 지표함수 및 상기 모양 지표함수로부터 통합 유사성 지표함수를 계산하는 단계;를 포함하고,
    상기 단계 ⅲ)에서 상기 가상 FRF의 위상을 추출한 후에, 상기 추출된 위상으로부터 위상 변화를 나타내기 위한 그룹 지연(group delay)을 계산하는 것을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 가상 주파수 응답함수 기반의 두 주파수 응답함수의 상관성 측정 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 그룹 지연은 아래 [수학식 7]에 의해 정의된 것을 특징으로 하는 가상 주파수 응답함수 기반의 두 주파수 응답함수의 상관성 측정 방법.
    [수학식 7]
    Figure 112013023606285-pat00040
  4. ⅰ) 해석 주파수 응답함수(해석 FRF) 및 측정 주파수 응답함수(측정 FRF)를 획득하는 단계;
    ⅱ) 상기 해석 FRF 및 상기 측정 FRF로부터 가상 주파수 응답함수(가상 FRF)인 H(f)를 계산하는 단계;
    ⅲ) 상기 가상 FRF의 크기 및 위상을 추출하는 단계;
    ⅳ) 크기 지표함수 및 모양 지표함수의 각각을 계산하는 단계; 및
    ⅴ) 상기 크기 지표함수 및 상기 모양 지표함수로부터 통합 유사성 지표함수를 계산하는 단계;를 포함하고,
    상기 단계 ⅰ)의 상기 가상 FRF는 아래 [수학식 1]에 의해 계산되는 것을 특징으로 하는 가상 주파수 응답함수 기반의 두 주파수 응답함수의 상관성 측정 방법.
    [수학식 1]
    Figure 112014026636631-pat00041
  5. ⅰ) 해석 주파수 응답함수(해석 FRF) 및 측정 주파수 응답함수(측정 FRF)를 획득하는 단계;
    ⅱ) 상기 해석 FRF 및 상기 측정 FRF로부터 가상 주파수 응답함수(가상 FRF)인 H(f)를 계산하는 단계;
    ⅲ) 상기 가상 FRF의 크기 및 위상을 추출하는 단계;
    ⅳ) 크기 지표함수 및 모양 지표함수의 각각을 계산하는 단계; 및
    ⅴ) 상기 크기 지표함수 및 상기 모양 지표함수로부터 통합 유사성 지표함수를 계산하는 단계;를 포함하고,
    상기 크기 지표함수는 지수함수, 삼각함수 및 쌍곡선 함수 중에서 선택된 적어도 하나의 함수로 나타나는 것을 특징으로 하는 가상 주파수 응답함수 기반의 두 주파수 응답함수의 상관성 측정 방법.
  6. ⅰ) 해석 주파수 응답함수(해석 FRF) 및 측정 주파수 응답함수(측정 FRF)를 획득하는 단계;
    ⅱ) 상기 해석 FRF 및 상기 측정 FRF로부터 가상 주파수 응답함수(가상 FRF)인 H(f)를 계산하는 단계;
    ⅲ) 상기 가상 FRF의 크기 및 위상을 추출하는 단계;
    ⅳ) 크기 지표함수 및 모양 지표함수의 각각을 계산하는 단계; 및
    ⅴ) 상기 크기 지표함수 및 상기 모양 지표함수로부터 통합 유사성 지표함수를 계산하는 단계;를 포함하고,
    상기 모양 지표함수는 지수함수, 삼각함수 및 쌍곡선 함수 중에서 선택된 적어도 하나의 함수로 나타나는 것을 특징으로 하는 가상 주파수 응답함수 기반의 두 주파수 응답함수의 상관성 측정 방법.
  7. 제2항에 있어서,
    상기 해석 주파수 응답함수는 컴퓨터 시뮬레이션에 의한 함수이고, 상기 측정 주파수 응답함수는 물리적 시료의 측정 데이터를 나타내는 함수인 것을 특징으로 하는 가상 주파수 응답함수 기반의 두 주파수 응답함수의 상관성 측정 방법.
  8. 제2항 또는 제7항에 있어서,
    상기 가상 주파수 응답함수는 상기 해석 주파수 응답함수 및 상기 측정 주파수 응답함수 사이의 상관관계를 나타내는 함수인 것을 특징으로 하는 가상 주파수 응답함수 기반의 두 주파수 응답함수의 상관성 측정 방법.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 컴퓨터 시뮬레이션은 스트레스 테스트, 내구성 테스트, 소음 테스트, 진동 테스트 및 충돌 안전성 테스트 중의 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 가상 주파수 응답함수 기반의 두 주파수 응답함수의 상관성 측정 방법.
  10. ⅰ) 해석 주파수 응답함수(해석 FRF) 및 측정 주파수 응답함수(측정 FRF)를 획득하는 단계;
    ⅱ) 상기 해석 FRF 및 상기 측정 FRF로부터 가상 주파수 응답함수(가상 FRF)인 H(f)를 계산하는 단계;
    ⅲ) 상기 가상 FRF의 크기 및 위상을 추출하는 단계;
    ⅳ) 크기 지표함수 및 모양 지표함수의 각각을 계산하는 단계; 및
    ⅴ) 상기 크기 지표함수 및 상기 모양 지표함수로부터 통합 유사성 지표함수를 계산하는 단계;를 포함하고,
    상기 단계 ⅴ)의 통합 유사성 지표함수는 아래 [수학식 2]에 의해 계산되는 것을 특징으로 하는 가상 주파수 응답함수 기반의 두 주파수 응답함수의 상관성 측정 방법.
    [수학식 2]
    Figure 112014026636631-pat00042

    여기서, Wm+Ws=1이고, 가중치를 나타냄
KR1020130029141A 2013-03-19 2013-03-19 가상 주파수 응답함수 기반의 두 주파수 응답함수의 상관성 측정 방법 KR101400742B1 (ko)

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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US20080215281A1 (en) * 2007-03-02 2008-09-04 Honda Motor Co., Ltd. Method for measuring correlation between frequency response functions

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