共鳴周波数は、自然振動モードを決定するため、機械システムを分析する際に不可欠です。 SciPyのeigenvalueソルバーを使用して、特に複雑なシステムのために、これらの周波数を見つけることのプロセスを簡素化します。 この記事では、SciPyで機械システムにおける共鳴周波数を計算する方法について説明します。

共鳴周波数の理解

共鳴周波数は、システムが最大振幅で振動する傾向にある自然な周波数です。 これらの周波数は、システムの質量と剛性特性に依存します。 それらを識別することは、破壊的な振動を避けるシステムの設計するのに役立ちます。

モデリング機械システム

質量・剛さを表すマトリックスを用いて機械系をモデル化できます。一般的な均衡問題は次のように表現されます。

Kx = λMx[

K]は剛さ行列[]Mは、質量行列であり、λ[]]]は、システムの自然周波数に関連するeigenvaluesです。

SciPy で周波数を計算する

SciPy は、一般化した eigenvalue の問題を解決するために のような機能を提供します。この手順は、数学を定義し、 eigenvalues を計算することを含みます。

例:[

'```python を ' に ' python を ' に ' に ' を ' python' に ' に ' を ' に ' に ' に ' python' を ' に ' に ' に python' を ' に ' に ' に ' を ' に ' と ' python' を に に と ' に を に ' ' に と は ' python を に に に は は は は は は は は は は は は は は は は は は は は は は は ' と は は は は は は は は は は は ' ' ' ' は は ' は は は は は は ' ' ' ' '

np として numpy を輸入して下さい

scipy.linalg の輸入の eig から

# 質量と剛さのマトリックスを定義する

M = np.array([[2, 0], [0, 1]))

K = np.array([[20,-5], [-5, 10]))

# 計算する eigenvalues

eigenvalues, = eig(K, M), イーグ(K), イーグ(K), イーグ(K), イーグ(K), イーグ(M), イーグ(K), イーグ(K), イーグ(K), イーグ(K), イーグ(M), イーグ(K), イーグ(K), イーグ(K), イーグ(K), イーグ(M), イーグ(K), イーグ(K), イーグ(K), イーグ(K), , イーグ), イーグ(K), , , イーグ(M), , イーグ(K), イーグ(K), イーグ(K), イーグ(K), , イーグ(K), , , , , , , , , , イーグ(K), , , , , , , , , ,

# 自然な周波数を計算する

frequencies = np.sqrt(np.real(eigenvalues)) の

プリント(周波数)

ツイート

通訳実績

eigenvaluesは、四角形の自然周波数に対応しています。平方根を取ると、毎秒放射状の共鳴周波数が生成されます。これらの値は、システムの振動特性を評価するのに役立ちます。