モジュール​​​​​​​​​​​​​​

時系列データの可視化と分析

• 計測データの統計値分析
• 算術関数、論理関数等を含むデータ演算機能
• 異常値となるドリフト値、平均値のシフト、スパイク値を取除く機能
• ひずみゲージから部品の外力を算出
• データの微分/積分
• チャンネルの結合や抽出
• 異なる時系列データの追加と繰り返し
• さまざまなファイルフォーマットにデータ変換（ASCII / バイナリ）
• フィルター処理（ローパス、ハイパス、バンドパス、バンドストップ、周波数応答、フィルターカーブ、移動平均、Savitzy-Golay）
• 最大値、最小値、極値、平均値を考慮したデータ削減
• 信号の補間と再サンプリング、および定義された時間範囲の拡大／圧縮
• 手動または自動による領域の切り出し（例えばGPSデータによるチャンネルの結合、抽出）

周波数データの可視化と分析

• スペクトル解析（パワースペクトル、パワースペクトル密度、クロスパワースペクトル、振幅スペクトル、振幅密度スペクトル、伝達関数、逆伝達関数）の計算と表示
• FEMFAT spectral インターフェース
• パワースペクトル密度を時系列データに変換
• 快適度評価
• ウォーターフォール、キャンベルグラフ（次数分析を含む）
• ウェーブレット解析（次数の除去または分離）
• 境界曲線の定義と表示、または既存規格のインポート
• 周波数領域での微分/積分

分類とダメージ計算に基づいた時系列データの処理と可視化

• レインフロー、Level Crossing、Range Count などのカウント方法を実装
• 多次元レインフローカウント
• 3次元までのレベルカウント
• 距離に関連したカウント処理
• レインフロー結果の処理（削除、加算/乗算、外挿）
• マイナー測に基づくダメージ計算
• FEMやテストベンチの調査用としてピークバレー法に基づく計算
• ダメージ計算によるトラックミキシング（例：市場データとテストコースで比較）
• FEMFAT max のインターフェース
• ダメージ計算に基づくデータ削減
• 時系列データのダメージ寄与
• 負荷サイクルの削減​​​​​​​
• ブロックプログラムの生成

virtual iteration は、マルチボディシミュレーション（MBS）を用いて、MBSモデルの時系列加振入力データを算定します。実際のテストベンチに類似したシミュレーションによる反復プロセスを使用することで、内部測定値（応答）、すなわち適切な荷重の流れが望ましい精度で再現されるように、構造上の外部荷重（入力）を調整することができます。これは、内部測定値が分かっていれば、時間のかかるベアリングやスピンドルの荷重測定などの代替えとして使用できます。ここで必要となる内部測定値は、一般的な測定値になります。（例：車体の加速度、ホイールセンターの加速度、サスペンションのストローク量など）
もう一つの特徴は、フルビークルモデルシミュレーションを用いて、路面形状を推定できることです。

virtual iteration の利点：

• シミュレーションと計測の優れた収束性
• 変位量を算定する効率的な方法（例：タイヤ接地点や、キャビン・タンク・エンジン・排気システムのようなフレーム上のアドオンパーツ）
• 算定した入力荷重の類似車種への活用（荷重が不変な場合）
• 実際の荷重データ測定シーンに合わせて、フルビークル、サブシステム、テストベンチの計算が可能
• Adams、SIMPACK、MotionSolve、RECURDYN、VICarRealTime を使用したイタレーションの自動処理が可能

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動的シミュレーション結果と測定結果の相関が、実際の挙動と乖離が大きい場合、それを改善するためにモデルを詳細に分析して、パラメータを修正する必要があります。このパラメータ修正を手作業で行うことは、ワークフローにおける典型的なステップです。そして、この手作業は、とても複雑で時間を必要とします。

FEMFAT LAB model improvement は、荷重負荷データ（RLD）に基づき、Adamsモデルのパラメータを自動で修正することができます。ここで使用される主なRLDの信号は、加速度、相対変位または角度、ひずみゲージ、ロードセル、WFTです。

model improvement の利点：

• 線形だけでなく非線形特性のパラメータの最適化にも対応（質量、剛性、減衰値など）
• 診断ツールが関連パラメータの特定をサポート（パラメータ影響分析）
• 相対ダメージ値またはRMS値に関して可能な限り、測定値を再現
• 高速で使いやすいアルゴリズム（少ない計算数で実現）
   

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