FFT — CAE术语解说

FFT是将时间域的信号转换为频率域的算法，在CAE中主要用于"信号处理"和"分析的输入输出转换"两个场景。①实验数据处理：将加速度传感器或应变计的时间历程数据通过FFT转换为频率谱（PSD），掌握哪个频率成分占主导地位——这被用于与FEM模型的固有频率进行比较。②谱疲劳分析：以荷载PSD作为输入，使用FEM的频率响应进行疲劳分析（基于PSD）时，FFT在内部被使用。在EMA或NVH数据分析中，FFT是一个基础工具，几乎是"不使用FFT就无法进行任何工作"的程度。

汽车NVH开发的基本流程是"测量→用FFT掌握频率特性→确定问题频率→用FEM进行发生源和传递路径分析→设计对策"。例如，当出现与发动机转速成比例变化的沉闷声音时，对车室内麦克风和车身各处加速度传感器的信号进行FFT，确认哪个频率占主导地位。接下来"该频率是否与发动机阶次（4缸发动机为转速×2）一致"来确定发动机激振力。进一步使用操作模态分析（OMA）来同定行驶中的振动模式，与FEM进行比较，这是一般的开发流程。