Siemens Simcenter：Simcenter测试与数据管理技术教程.Tex.header

SiemensSimcenter：Simcenter测试与数据管理技术教程1SiemensSimcenter:测试与数据管理概述1.1Simcenter测试与数据管理概述SiemensSimcenter是一个集成的软件解决方案，旨在帮助工程师和科学家在产品开发的各个阶段进行仿真、测试和数据分析。Simcenter测试与数据管理模块专注于工程测试数据的采集、分析和管理，确保数据的准确性和可重复性，同时提供高效的数据处理和存储策略。1.1.1工程测试中的应用在工程测试中，Simcenter软件可以用于多种测试场景，包括但不限于：-振动测试：通过Simcenter，可以进行振动信号的采集和分析，识别结构的振动特性，如固有频率和模态。-声学测试：Simcenter支持声学信号的测量和分析，帮助工程师理解产品的声学性能，优化设计以减少噪声。-热测试：Simcenter可以用于热性能测试，分析产品在不同温度条件下的行为，确保产品在极端环境下的可靠性。1.1.2数据管理的重要性数据管理在工程测试中至关重要，它确保了测试数据的完整性和可用性。Simcenter的数据管理功能包括：-数据采集：Simcenter可以连接多种传感器和数据采集硬件，实时收集测试数据。-数据存储：Simcenter提供安全的数据存储解决方案，确保数据不会丢失，同时便于后期检索和分析。-数据访问与共享：Simcenter支持团队协作，允许不同团队成员访问和共享测试数据，促进跨部门的沟通和效率。1.2Simcenter软件在工程测试中的应用1.2.1振动测试示例假设我们正在测试一个汽车的悬挂系统，需要分析其在不同路面条件下的振动响应。使用Simcenter，我们可以设置以下测试：#示例代码：使用Simcenter进行振动测试数据采集

importsimcenter_test_moduleasst

#初始化数据采集设备

device=st.init_device('VibrationSensor')

#设置采集参数

device.set_parameters(sample_rate=1000,duration=60)

#开始采集数据

data=device.start_collection()

#分析数据

analysis=st.vibration_analysis(data)

frequencies,amplitudes=analysis.get_results()

#输出结果

print("固有频率：",frequencies)

print("振幅：",amplitudes)在这个示例中，我们首先初始化了一个振动传感器设备，然后设置了采集参数，如采样率和持续时间。接着，我们开始采集数据，并使用Simcenter的振动分析功能来分析数据，最后输出固有频率和振幅的结果。1.2.2声学测试示例在声学测试中，Simcenter可以帮助我们测量和分析产品的噪声水平。例如，测试一个风扇的噪声特性：#示例代码：使用Simcenter进行声学测试数据采集

importsimcenter_acoustic_moduleassa

#初始化声学测试设备

device=sa.init_device('Microphone')

#设置采集参数

device.set_parameters(sample_rate=44100,duration=30)

#开始采集数据

data=device.start_collection()

#分析数据

analysis=sa.acoustic_analysis(data)

noise_levels=analysis.get_results()

#输出结果

print("噪声水平：",noise_levels)这里，我们使用Simcenter的声学模块初始化了一个麦克风设备，设置了采集参数，然后开始采集数据。通过声学分析，我们得到风扇的噪声水平，并将其输出。1.3数据管理的重要性数据管理在工程测试中扮演着关键角色，它不仅确保了数据的准确性和完整性，还促进了数据的高效利用。例如，在热测试中，Simcenter的数据管理功能可以帮助我们：存储大量测试数据：热测试可能产生大量的温度和时间序列数据，Simcenter提供高效的数据存储机制，确保这些数据可以被安全地保存。数据检索：通过Simcenter的数据管理功能，我们可以快速检索特定条件下的测试数据，如特定温度范围内的数据。数据共享：Simcenter支持数据的共享，使得团队成员可以轻松访问和分析数据，促进项目进度。数据管理的这些功能确保了测试数据的有效利用，为工程决策提供了坚实的基础。通过上述示例和解释，我们可以看到SiemensSimcenter在测试与数据管理中的强大功能和应用价值。无论是振动测试、声学测试还是热测试，Simcenter都能提供全面的解决方案，帮助工程师和科学家高效地完成测试任务，同时确保数据的准确性和可用性。2SiemensSimcenter:测试与数据管理教程2.1Simcenter测试基础2.1.1测试计划的创建与管理在SiemensSimcenter中，创建和管理测试计划是确保测试过程高效、有序进行的关键步骤。测试计划不仅定义了测试的目标，还详细规划了测试的步骤、使用的设备、预期的结果以及数据的处理方式。创建测试计划定义测试目标：明确测试的目的，例如验证产品的振动特性、声学性能或热性能。选择测试设备：根据测试目标，选择合适的传感器、数据采集系统等。规划测试步骤：设计测试的流程，包括预测试检查、数据采集、后处理分析等阶段。设置数据采集参数：确定采样率、记录长度、触发条件等。预期结果设定：基于理论模型或历史数据，设定测试结果的预期范围。管理测试计划跟踪测试进度：实时监控测试的执行情况，确保按计划进行。数据质量控制：检查采集数据的完整性和准确性，及时调整测试设置。文档记录：详细记录测试过程和结果，便于后续分析和复盘。测试资源管理：合理安排测试设备和人员，提高测试效率。2.1.2信号采集与处理信号采集与处理是Simcenter测试中的核心环节，它涉及到数据的获取、预处理、分析和解释。信号采集传感器选择：根据测试需求选择合适的传感器，如加速度计、麦克风、温度传感器等。数据采集系统配置：设置采集系统的采样率、量程、滤波器等参数。数据记录：开始记录传感器输出的信号，确保数据的连续性和完整性。信号处理预处理：包括信号的滤波、去噪、增益调整等，以提高数据质量。分析：使用频谱分析、时域分析、相关分析等方法，提取信号的特征。解释：基于分析结果，对测试对象的性能进行评估和解释。示例：使用Python进行信号滤波importnumpyasnp

fromscipy.signalimportbutter,lfilter

#定义滤波器参数

defbutter_lowpass(cutoff,fs,order=5):

nyq=0.5*fs

normal_cutoff=cutoff/nyq

b,a=butter(order,normal_cutoff,btype='low',analog=False)

returnb,a

#应用滤波器

defbutter_lowpass_filter(data,cutoff,fs,order=5):

b,a=butter_lowpass(cutoff,fs,order=order)

y=lfilter(b,a,data)

returny

#生成模拟信号

fs=1000.0#采样频率

cutoff=30.0#滤波器截止频率

T=0.05#信号持续时间

t=np.linspace(0,T,int(T*fs),endpoint=False)

#生成噪声信号

data=np.sin(2*np.pi*1.2*np.sqrt(t))+1.5*np.cos(2*np.pi*31.2*t+0.1)+0.5*np.sin(2*np.pi*99.2*t)

#应用滤波器

filtered_data=butter_lowpass_filter(data,cutoff,fs)

#打印处理后的数据

print(filtered_data)2.1.3测试设备的校准与维护测试设备的准确性和可靠性直接影响到测试结果的可信度，因此，设备的校准和维护是测试流程中不可或缺的部分。设备校准定期校准：根据设备制造商的建议，定期进行校准以确保测量精度。校准记录：保存每次校准的详细记录，包括校准日期、校准结果、校准人员等信息。校准验证：在使用前，进行简单的验证测试，确认设备状态良好。设备维护日常检查：检查设备的物理状态，如连接线、传感器的安装位置等。清洁保养：定期清洁设备，避免灰尘和杂质影响测量结果。软件更新：保持数据采集和分析软件的最新版本，以获得最佳性能。通过以上步骤，可以确保SiemensSimcenter中的测试与数据管理流程高效、准确，为产品开发和性能验证提供坚实的数据支持。3SiemensSimcenter:数据管理核心功能3.1数据存储与检索在SiemensSimcenter的测试与数据管理中，数据存储与检索是基础且关键的功能。它确保了测试数据的完整性和可访问性，使工程师能够高效地存储、检索和分析数据。3.1.1数据存储SiemensSimcenter提供了多种数据存储选项，包括本地存储和云存储。数据可以以多种格式存储，如CSV、XLS、MAT等，以适应不同的分析需求和数据交换场景。3.1.2数据检索数据检索功能允许用户通过关键词、日期范围、测试类型等参数快速定位所需数据。例如，使用SQL查询语句，可以精确地从数据库中检索特定条件下的测试数据。--SQL示例：检索2023年1月1日至2023年1月31日之间的所有振动测试数据

SELECT*FROMTest_Data

WHERETest_Type='Vibration'ANDTest_DateBETWEEN'2023-01-01'AND'2023-01-31';3.2数据质量控制数据质量控制是确保测试数据准确性和可靠性的关键步骤。Simcenter提供了数据验证、异常检测和数据清洗工具，帮助用户识别和纠正数据中的错误和不一致性。3.2.1数据验证数据验证通过预定义的规则检查数据的完整性，例如检查数据是否包含所有必要的字段，以及字段值是否在合理的范围内。3.2.2异常检测异常检测功能可以识别数据中的异常值，这些异常值可能是由测量错误或设备故障引起的。Simcenter使用统计方法和机器学习算法来识别这些异常。3.2.3数据清洗数据清洗是处理和纠正数据中的错误和不一致性，以提高数据质量的过程。Simcenter提供了自动和手动数据清洗工具，帮助用户高效地清理数据。3.3数据版本管理数据版本管理是跟踪和管理数据变更历史的关键功能。在Simcenter中，每次数据更新都会被记录，用户可以查看和恢复到任何历史版本。3.3.1版本记录每当数据被修改或更新，Simcenter都会创建一个新的版本记录，包括修改日期、修改者和修改内容。3.3.2版本恢复如果需要，用户可以轻松地恢复到任何历史版本的数据。这对于错误恢复或比较不同测试结果的差异非常有用。3.3.3版本比较Simcenter提供了版本比较工具，允许用户比较不同版本之间的数据差异，这对于理解数据变化和验证修改效果至关重要。通过以上核心功能，SiemensSimcenter为测试与数据管理提供了强大的支持，确保了数据的高效存储、高质量和版本控制，从而提高了工程分析的准确性和效率。4高级测试分析4.1频谱分析与信号处理频谱分析是信号处理中的一个关键步骤，它帮助我们理解信号在不同频率上的组成。在SiemensSimcenter中，频谱分析通常用于噪声与振动（NVH）研究，以识别和分析特定频率下的振动或噪声源。4.1.1原理频谱分析基于傅里叶变换，将时域信号转换为频域信号。傅里叶变换揭示了信号的频率成分，使得我们能够识别信号中的主要频率和它们的振幅。4.1.2内容傅里叶变换：将时域信号转换为频域信号，揭示信号的频率成分。快速傅里叶变换(FFT)：一种高效的算法，用于计算离散傅里叶变换，适用于大量数据的处理。功率谱密度(PSD)：用于描述信号的功率分布，特别是在随机信号分析中。自相关函数：用于识别信号中的周期性特征，是模态分析的基础。4.1.3示例假设我们有一个从Simcenter采集的振动信号，我们想要分析其频谱。importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

fromscipy.fftpackimportfft

#假设的振动信号数据

data=np.loadtxt('vibration_data.txt')

sampling_freq=1000#假设采样频率为1000Hz

#计算FFT

fft_data=fft(data)

freq=np.linspace(0.0,sampling_freq/2,len(data)//2)

#计算功率谱密度

psd=np.abs(fft_data[:len(data)//2])**2/len(data)

#绘制频谱图

plt.figure()

plt.plot(freq,psd)

plt.title('功率谱密度')

plt.xlabel('频率(Hz)')

plt.ylabel('PSD')

plt.grid()

plt.show()此代码示例展示了如何使用Python的numpy和scipy库来计算和绘制一个振动信号的功率谱密度。vibration_data.txt是一个包含振动信号数据的文本文件，我们首先读取数据，然后使用FFT计算频谱，最后绘制频谱图。4.2模态分析技术模态分析是一种用于确定结构动态特性的方法，包括固有频率、模态形状和模态阻尼。在SiemensSimcenter中，模态分析广泛应用于预测和优化结构的动态响应。4.2.1原理模态分析基于结构的振动方程，通过实验或仿真来识别结构的模态参数。这些参数对于理解结构在动态载荷下的行为至关重要。4.2.2内容模态参数识别：通过实验数据确定结构的固有频率、模态形状和模态阻尼。模态叠加：将多个模态的响应叠加，以预测结构在复杂载荷下的动态响应。模态保证准则(MAC)：用于验证模态分析结果的准确性，通过比较不同模态分析结果的模态形状。4.2.3示例在模态分析中，我们可能需要计算模态保证准则(MAC)来比较两个模态形状的相似性。importnumpyasnp

#假设的两个模态形状

mode_shape1=np.array([1,0.5,-0.5,-1])

mode_shape2=np.array([1,0.4,-0.6,-1])

#计算MAC

mac=np.abs(np.dot(mode_shape1,mode_shape2))**2/(np.dot(mode_shape1,mode_shape1)*np.dot(mode_shape2,mode_shape2))

print(f'ModalAssuranceCriterion(MAC):{mac}')此代码示例展示了如何计算两个模态形状之间的MAC值。mode_shape1和mode_shape2是两个模态形状的向量，我们通过计算它们的点积和模长来得到MAC值，MAC值接近1表示模态形状非常相似。4.3噪声与振动分析噪声与振动分析是评估产品NVH性能的关键步骤。在SiemensSimcenter中，NVH分析可以帮助设计者识别和解决噪声和振动问题，以提高产品的舒适性和可靠性。4.3.1原理NVH分析结合了声学和振动学的原理，通过测量和分析噪声和振动信号，来识别和评估产品在使用过程中的NVH性能。4.3.2内容噪声源识别：通过频谱分析和声学测量，识别产品中的主要噪声源。振动源识别：通过模态分析和振动测量，识别产品中的主要振动源。NVH优化：基于NVH分析结果，通过设计修改或材料选择来优化产品的NVH性能。4.3.3示例假设我们想要分析一个产品在不同操作条件下的噪声水平，我们可以使用以下代码来绘制噪声频谱。importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

#假设的噪声数据

noise_data=np.loadtxt('noise_data.txt')

sampling_freq=44100#假设采样频率为44100Hz

#计算FFT

fft_noise=np.fft.fft(noise_data)

freq=np.fft.fftfreq(len(noise_data),1/sampling_freq)

#绘制噪声频谱图

plt.figure()

plt.plot(freq[:len(freq)//2],np.abs(fft_noise[:len(freq)//2]))

plt.title('噪声频谱')

plt.xlabel('频率(Hz)')

plt.ylabel('振幅')

plt.grid()

plt.show()此代码示例展示了如何使用Python的numpy和matplotlib库来计算和绘制噪声信号的频谱。noise_data.txt是一个包含噪声信号数据的文本文件，我们首先读取数据，然后使用FFT计算频谱，最后绘制频谱图，以识别噪声的主要频率成分。以上示例和内容展示了在SiemensSimcenter中进行高级测试分析的一些基本方法和步骤，包括频谱分析、模态分析和噪声与振动分析。通过这些分析，设计者可以更深入地理解产品的动态特性，从而进行更有效的设计优化。5SiemensSimcenter:测试与数据管理的集成5.1测试数据与仿真模型的集成在SiemensSimcenter中，测试数据与仿真模型的集成是实现虚拟与现实世界桥梁的关键步骤。这一过程允许工程师将实际测试结果与仿真预测进行对比，从而验证模型的准确性，优化设计，并在产品开发的早期阶段识别潜在问题。5.1.1原理集成过程通常涉及以下步骤：数据采集：使用SimcenterTestlab等工具进行物理测试，收集实际产品的性能数据。数据处理：对采集到的测试数据进行预处理，包括滤波、去噪、数据校正等，确保数据质量。模型校准：将处理后的测试数据导入Simcenter3D，与仿真模型进行对比，调整模型参数以匹配测试结果。结果验证：通过再次仿真，验证调整后的模型是否能准确反映产品的实际行为。5.1.2内容示例：模型校准假设我们有一个汽车悬架系统的仿真模型，需要通过实际测试数据进行校准。以下是一个简化的过程，使用Python代码示例来说明如何处理测试数据并将其用于模型校准：#导入必要的库

importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

#读取测试数据

test_data=np.loadtxt('suspension_test_data.csv',delimiter=',')

#数据预处理：滤波

filtered_data=np.convolve(test_data,np.ones(5)/5,mode='valid')

#数据可视化

plt.plot(filtered_data)

plt.title('处理后的测试数据')

plt.xlabel('时间')

plt.ylabel('位移')

plt.show()

#假设模型参数为：弹簧刚度k，阻尼系数c

k=10000#弹簧刚度，单位：N/m

c=500#阻尼系数，单位：N*s/m

#通过比较仿真结果与处理后的测试数据，调整模型参数

#这里使用一个简单的比例调整

k_adjusted=k*1.1

c_adjusted=c*1.2

#输出调整后的参数

print(f'调整后的弹簧刚度：{k_adjusted}N/m')

print(f'调整后的阻尼系数：{c_adjusted}N*s/m')描述在上述示例中，我们首先读取了一个CSV文件中的测试数据，然后使用卷积滤波器对数据进行平滑处理，以去除可能的噪声。接着，我们通过比较处理后的测试数据与仿真结果，手动调整了模型中的弹簧刚度和阻尼系数。虽然这个例子中参数调整是手动进行的，但在实际应用中，通常会使用更复杂的算法，如最小二乘法或遗传算法，来自动优化模型参数。5.2多物理场数据的协同管理在复杂产品的开发过程中，往往需要考虑多个物理场的相互作用，如结构、热、流体等。Simcenter提供了强大的多物理场数据管理功能，帮助工程师有效地组织和利用这些数据。5.2.1原理多物理场数据管理的核心在于：数据标准化：确保来自不同物理场的数据格式一致，便于集成和分析。数据关联：建立不同物理场数据之间的联系，如结构分析结果与热分析输入之间的关联。数据可视化：提供直观的工具，帮助理解多物理场数据的相互影响。数据共享：在团队成员之间共享数据，促进跨学科合作。5.2.2内容示例：数据关联考虑一个电子设备的热分析，其中结构分析的结果（如热源位置和功率）是热分析的输入。以下是一个简化的过程，使用Python代码示例来说明如何在Simcenter中关联结构分析和热分析的数据：#导入Simcenter3DAPI库

importsimcenter3dassc3d

#创建Simcenter3D会话

session=sc3d.Session()

#加载结构分析结果

struct_results=session.load_results('structure_analysis.scx')

#从结构分析结果中提取热源数据

heat_sources=struct_results.get_heat_sources()

#创建热分析模型

thermal_model=session.create_thermal_model()

#将热源数据作为输入添加到热分析模型中

thermal_model.add_heat_sources(heat_sources)

#运行热分析

thermal_results=thermal_model.run()

#输出热分析结果

print(thermal_results)描述在这个示例中，我们首先通过Simcenter3D的API创建了一个会话，然后加载了结构分析的结果。接着，我们从结构分析结果中提取了热源数据，并将其作为输入添加到了热分析模型中。最后，运行热分析并输出结果。这个过程展示了如何在Simcenter中实现不同物理场数据的关联和集成，以进行更全面的分析。5.3自动化测试流程设计自动化测试流程设计是提高测试效率和减少人为错误的关键。Simcenter提供了自动化工具，允许用户创建和执行复杂的测试序列，同时收集和分析数据。5.3.1原理自动化测试流程设计基于以下原则：测试脚本：使用脚本语言（如Python）编写测试序列，包括测试设置、执行和数据处理。测试模板：创建可重复使用的测试模板，以标准化测试流程。数据采集与分析：自动收集测试数据，并使用预定义的算法进行分析。结果报告：自动生成测试结果报告，便于审查和存档。5.3.2内容示例：自动化测试脚本以下是一个使用Python编写的自动化测试脚本示例，用于执行一个简单的振动测试，并自动分析结果：#导入SimcenterTestlabAPI库

importsimcentertestlabasstl

#创建测试会话

test_session=stl.Session()

#设置测试参数

test_params={

'frequency_range':(10,1000),#频率范围：10Hz到1000Hz

'sweep_rate':10,#扫描速率：10Hz/s

'amplitude':1#振幅：1g

}

#执行振动测试

test_session.run_vibration_test(test_params)

#自动分析测试结果

analysis_results=test_session.analyze_results()

#输出分析结果

print(analysis_results)

#生成测试报告

test_session.generate_report('vibration_test_report.pdf')描述在这个示例中，我们使用SimcenterTestlab的API创建了一个测试会话，并设置了振动测试的参数，包括频率范围、扫描速率和振幅。然后，我们执行了振动测试，并自动分析了测试结果。最后，我们生成了一个PDF格式的测试报告，用于记录和审查测试结果。这个脚本展示了如何在Simcenter中实现测试流程的自动化，从而提高测试效率和数据处理的准确性。6案例研究与实践6.1汽车行业的测试与数据管理案例在汽车行业，SiemensSimcenter的测试与数据管理解决方案被广泛应用于车辆的开发过程中，以确保设计的可靠性和性能。本案例将聚焦于如何使用Simcenter进行汽车噪声、振动与声振粗糙度（NVH）的测试与数据管理。6.1.1NVH测试NVH测试是评估车辆在运行过程中产生的噪声、振动和声振粗糙度的关键步骤。Simcenter提供了先进的测试设备和软件，能够精确测量和分析这些参数。示例：使用Simcenter进行NVH测试假设我们正在测试一辆汽车的NVH特性，特别是在发动机启动和加速过程中的表现。我们将使用Simcenter的测试设备，包括麦克风和加速度计，来收集数据。#使用Simcenter进行NVH测试的示例代码

#假设使用Python接口与Simcenter软件交互

#导入必要的库

importsimcenter

#连接到Simcenter测试设备

device=simcenter.connect('NVH_Test_Device')

#设置测试参数

device.set_parameters({

'sampling_rate':44100,#采样率

'duration':60,#测试持续时间

'channels':['microphone','accelerometer']#测试通道

})

#开始测试

data=device.start_test()

#分析数据

#例如，计算频谱

spectrum=simcenter.analyze(data,'spectrum')

#输出结果

print(spectrum)6.1.2数据管理测试产生的大量数据需要有效的管理，Simcenter的数据管理模块提供了数据存储、检索和分析的工具。示例：使用Simcenter进行数据管理在NVH测试后，我们将使用Simcenter的数据管理功能来存储和分析收集到的数据。#使用Simcenter进行数据管理的示例代码

#将测试数据存储到Simcenter数据库

simcenter.store(data,'NVH_Test_Data')

#从数据库检索数据

retrieved_data=simcenter.retrieve('NVH_Test_Data')

#分析存储的数据

analysis_results=simcenter.analyze(retrieved_data,'spectrum')

#输出分析结果

print(analysis_results)6.2航空航天测试数据管理实践在航空航天领域，Simcenter被用于测试飞机的结构完整性、飞行性能和环境适应性。数据管理在这一领域尤为重要，因为测试涉及的数据量巨大，且需要高度的精确性和可追溯性。6.2.1结构测试示例：使用Simcenter进行结构测试数据管理#使用Simcenter进行结构测试数据管理的示例代码

#连接到Simcenter结构测试设备

device=simcenter.connect('Aerospace_Structure_Test_Device')

#设置测试参数

device.set_parameters({

'load':1000,#载荷

'frequency':100,#频率

'duration':120#测试持续时间

})

#开始测试

data=device.start_test()

#将测试数据存储到Simcenter数据库

simcenter.store(data,'Aerospace_Structure_Test_Data')

#从数据库检索数据

retrieved_data=simcenter.retrieve('Aerospace_Structure_Test_Data')

#分析结构测试数据

analysis_results=simcenter.analyze(retrieved_data,'structural_integrity')

#输出分析结果

print(analysis_results)6.3电子设备的噪声与振动分析案例电子设备，如智能手机和笔记本电脑，在设计阶段需要进行噪声和振动分析，以确保其在各种环境下的稳定性和用户体验。Simcenter提供了专门的工具来处理这类设备的测试与数据管理。6.3.1噪声分析示例：使用Simcenter进行电子设备噪声分析#使用Simcenter进行电子设备噪声分析的示例代码

#连接到Simcenter噪声测试设备

device=simcenter.connect('Electronics_Noise_Test_Device')

#设置测试参数

device.set_parameters({

'sampling_rate':48000,#采样率

'duration':30,#测试持续时间

'channels':['microphone']#测试通道

})

#开始测试

data=device.start_test()

#分析噪声数据

analysis_results=simcenter.analyze(data,'noise_analysis')

#输出分析结果

print(analysis_results)6.3.2振动分析示例：使用Simcenter进行电子设备振动分析#使用Simcenter进行电子设备振动分析的示例代码

#连接到Simcenter振动测试设备

device=simcenter.connect('Electronics_Vibration_Test_Device')

#设置测试参数

device.set_parameters({

'sampling_rate':22050,#采样率

'duration':45,#测试持续时间

'channels':['accelerometer']#测试通道

})

#开始测试

data=device.start_test()

#分析振动数据

analysis_results=simcenter.analyze(data,'vibration_analysis')