1、参考

python发动机悬置解耦计算-按重心处整车坐标系解耦

发动机悬置python仿真计算-发动机翻转力矩激励及振动计算

Abaqus系统冲击仿真示例-瞬态模态法及响应谱法参考知乎

理论参考百度文库写的很好，就是看着看着越不能看了

2、仿真思路

• 用Abaqus先建立6自由度刚体系统，进行基于模态的瞬态时域仿真Modal dynamics和响应谱仿真Response spectrum,4个悬置点加质量点形成刚体，质心为参考点，4个支撑点约束（施加base motion激励）悬置点与支撑点由弹簧相连。模型的数据来自参考一，Abaqus 的操作流程参考上面的知乎。
  
• 激励是base motion的加速度，采用半个正弦波，由Python编程完成，最大加速度10g，最大位移80mm左右，然后用华南理工的崔济东博士的反（响）应谱计算软件，用半个正弦波生成加速度响应谱。
• Modal dynamics可以得到整个时域的动态响应过程，但是很耗时间，Response spectrum算法很有特点，由base motion的加速度激励（可以有很多个）经多个一自由度的系统，经过系统作用得到不同频率下的最大响应值，做成响应谱曲线（look up table）。然后，再根据base motion的单位位移，得到系统各阶模态的参与因子，即1单位base的位移移动，会引起各阶模态多大的位移变化，或者说模态位移是多少，也可以说模态坐标，也可以说模态加权因子，它实际上是单位base 的位移矢量在模态坐标系上的投影。1*模态参与因子=1单位的base motion产生的模态位移（单自由度系统的位移激励），再根据模态频率look up Response spectrum,进行插值，得到该模态下的响应的最大值，再经由模态振型坐标变换，变换到各个物理坐标系中，得到物理坐标系下看的见的物理量的最大响应值。因此，它的计算速度很快，如果只关心系统的最大响应值，不关心系统动态响应的过程，采用Response spectrum,是非常经济合算的算法。

3、python数据处理

冲击激励生成

• python编程生成半周期正弦波，采样间隔0.001s,即采样频率1000hz,分析频率500hz,并保存到2个txt文件中，一个用于计算响应谱，一个用于瞬态仿真激励。

import numpy as np
y_t=lambda f,t,A:A*np.sin(2*np.pi*f*t)*(t<=0.5/f)
ti=np.array(np.linspace(0,1,1000,False))#0:0.001:1;
y_ti=y_t(10,ti,10)
#np.savetxt(r'data.txt', np.c_[np.mat([ti,y_ti]).T], fmt='%f', delimiter=',')
np.savetxt(r'data.txt', np.c_[ti,y_ti], fmt='%f', delimiter=',')
np.savetxt(r'data_t_Y.txt', np.c_[ti,y_ti][:int(1*(0.5/10)*1000+1)], fmt='%f', delimiter=',')
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响应谱处理

python把excel的响应谱周期改频率，并增加模态阻尼，写入txt中，用于Abaqus响应谱分析数据导入

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

file_path = r'data_RS.xls'
dataFrame =pd.read_excel(file_path)
#data=dataFrame.values[:,1:] #二维数组
f=1/dataFrame.values[0:,0]
y=dataFrame.values[0:,1]
f=f[::-1][:np.size(f)-1]
y=y[::-1][:np.size(y)-1]
plt.plot(f,y,label='Response Spectra')
plt.legend()
plt.show()

damp=np.ones(int(np.size(f)))*0.02
np.savetxt(r'data_f_RS.txt', np.c_[y,f,damp], fmt='%f', delimiter=',')
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4、结果

瞬态响应，可以看到4阶模态贡献最大，竖立方向y向，与激励方向一样。

响应谱结果，结果只有一个点，和瞬态计算的最大值很接近。