基于AI增强的模态参数智能识别功能
发布时间：2025-12-29
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目前主流商用模态识别软件需要依靠人工从繁杂的稳态图中识别结构模态，费时费力，且存在主观性，其识别结果准确度不足。
为此，ezpay钱包测试DAS模态测试分析软件推出“模态参数智能识别功能”，该功能在获取极点稳定性数据集后，通过“智能识别”与“多维验证”两大核心？，解决了复杂结构模态分析中人工干预多、伪模态识别难的痛点。
功能特点
算法升级：用OPTICS替代经典DBSCAN，增强了对密集模态和弱模态的捕捉能力。
闭环验证：不仅限于极点选。ü愫铣蒄RF反推验证，确保了分析结果的“所见即所得”。
全自动流程：实现了从原始FRF数据到最终模态参数表的“一键式”自动化处理，极大提升了工程分析效率。
技术优势
在模态识别自动化领域，算法的选择与验证机制直接决定了结构真实模态结果的提取质量。
传统DBSCAN聚类：
仅通过DBSCAN进行粗糙的密度聚类，缺乏物理层面的二次验证。这虽然能找到真实模态，但也夹带了大量虚假计算模态，这意味着仍需耗费大量时间人工剔除无效数据，自动化程度较低，仍需大量人工干预。
红圈结构真实模态与蓝圈虚假模态都被自动选中
ezpay钱包OPTICS+闭环验证：
不仅升级了算法内核（OPTICS），更引入三级物理验证。OPTICS算法能精准捕捉被友商漏掉的弱信号模态，每一阶模态都必须经过阻尼合理性、振型唯一性、能量贡献度三道检验。
红圈结构真实模态被精准选。蓝圈虚假模态被精准剔除
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