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世爵用户娱乐平台登录不了怎么办

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公司名称北京科尚仪器技术有限公司
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型号
所在地北京市
厂商性质其他
更新时间2024/3/20 18:10:31
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公司介绍主营产品

北京科尚仪器技术有限公司（KingSci Instruments，以下简称“KSI科尚仪器”）是一家致力于振动、噪声、应变、冲击、模态、故障诊断、在线监测等领域的测试技术及相关仪器设备的研发、生产、集成、销售和服务于一体的高科技公司。可以为客户提供由传感器、数据采集系统、信号处理分析软件、专业工程分析软件和专业服务组成的全套系统解决方案。KSI科尚仪器自主研发的KSI系列振动和声学传感器，包括低频/超低频振动传感器、激振系统、数据采集系统、无线测试和数传系统、机械故障综合模拟实验平台等产品，能够为土木桥梁、航空航天、能源电力、铁路公路、交通运输、海洋船舶、机械机床、石油石化以及教育科研等行业客户提供的测试设备与系统解决方案。KSI科尚仪器一直坚持与的传感器和测试仪器生产厂家合作，是DEWESoft、Vibrant、Svibs、Dytran、SQI、SIS等国外公司的集成商及代理商。KSI科尚仪器的技术团队核心成员具有超过十年的振动、噪声、应变、模态等领域的测试测量、系统开发经验。KSI科尚仪器的技术发展一直以客户需求为中心，以解决用户的工程难题为目标。通过专业化的技术支持和工程咨询服务，可以为客户解决在产品开发、性能改进、试验测试过程中所面临的数据采集、信号分析、振动噪声测试、模态分析、在线状态监测以及机械故障诊断等方面的各种工程问题。KSI科尚仪器亦能根据用户特殊需求协助客户为相关项目及科研的实施提供专业定制解决方案。KSI科尚仪器也承户委托进行现场测试、技术培训等服务。我们倡导“创新、诚信、勤奋、合作”的公司文化。我们竭力推动测试技术创新、为客户创造实在价值。我们相信优质的产品、完善的方案、用心的服务必能赢得您的信赖和好评！愿景使命：满足客户提出的测试测量挑战，提供超出期望的产品、技术和服务，达到客户的满意！我们跟客户相互促进、共同进步我们向客户提供创新的解决方案我们与客户建立持久的良好关系质量政策：KSI科尚仪器尽努力持续改进我们的员工素质、工作流程、产品质量和客户满意度!

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低频振动传感器

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万喜堂app下载老虎机是指通过数据采集系统获得响应（和激励）数据，经动态信号分析与模态参数识别，确定机械结构的固有频率、阻尼比、振型和模态参与因子等揭示结构动态特性的参数
经过三十多年发展，万喜堂app下载老虎机有了长足进步，广泛应用于振动排故、状态检测、故障诊断和结构健康监测，以及动态响应预报、结构动态修改、有限元模型修正、动态分析与设计、振动控制等
万喜堂app下载老虎机已成为航空、航天、汽车、舰船、机械设备和桥梁、建筑等产品研制、定型、使用和维护过程中的手段

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N-Modal 可实现如下三大分析功能：

N-Modal ODS （响应模态分析 ），分为时域ODS和频域ODS。时域ODS用于观察机械结构在各时间点上的振动响应状态；频域ODS用于观测机械结构在各频率点上的运行状态振型，还可用于区分同一频率点在不同模态空间上的强迫振动振型
N-Modal EMA （试验模态分析），适用于大型复杂结构在输入输出可测、采用人工激励（激振器或力锤）情况下的多输入多输出（MIMO）振动万喜堂app下载老虎机，可进行单个或多个激振器激励的模态试验，也可完成采用单个或多个参考点的锤击法模态试验（MRIT）
N-Modal OMA （运行模态分析），适用于大型复杂结构在运行状态中利用自然激励（环境激励）、输入不可测，或者仅使用输出数据情况下的振动万喜堂app下载老虎机

N-modal-GUI-1

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可运行于Windows XP/2003/Win7/Win8等目前的主流操作系统，使用方便
中英文多语言界面，并可快速定制开发其它语言界面
完善的几何建模、项目管理、动态信号处理、模态参数识别、时频域运行响应估计（ODS）、振型相关估计（MAC）等功能模块
集成的交互式几建模功能，操作直观方便，可快速建立简单结构的测试模型，还可从通用格式文件（UFF）或者IGES文件中导入几何信息
方便的测量数据输入接口，可导入时域信号（激励与响应时间历程），也可直接导入频域数据（频响FRFs和相干COHs）
可从UFF 58/58b通用文件中导入数据，也可从N-Modal标准格式的ASCII文件中导入
完善的二维曲线、三维图形（几何、振型动画、MAC）的显示与控制功能
数据拷贝、屏幕拷贝、JPG图形存储、AVI动画存储等功能，方便用户快速制作试验报告和演示文稿
灵活的界面安排、丰富的鼠标与热键快捷操作，大大提高工作效率与易用性
在VC++环境下开发，采用面向对象编程（OOP）技术，易于维护和扩展
可配有国、内外生产厂家的优秀数据采集前端和动态信号分析仪

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集成交互式几何建模模块，实现节点、连线、多边形、3D对象的交互式选择、移动、旋转、放大、删除、修改等功能
可定义总体坐标和局部坐标，具有笛卡尔、柱、以及球等三种坐标系统，各种坐标系统间转换方便
可实现线段、直线、矩形、梯形、扇面、椭圆、圆台、球体等规则3D对象的快速建模，还可自定义三维单元库
除了交互式几何建模，模型几何信息也可通过配置信息界面进行修改、添加、删除等操作

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向导式的信号处理参数设置，实现趋势去除、时域抽取、快速傅立叶变换（FFT）、加窗等功能
FFT长度：基2整数，根据实测数据自由可选；重叠：0%～83%，可从下拉列表中选择；平均次数：用户自定义；窗函数：矩形窗、汉宁窗、海明窗、平顶窗、指数窗、力窗、指数窗等；分析频率范围：采样频率的1/2或1/2.56
功率谱估计：自谱、互谱、功率谱矩阵、半功率谱矩阵
单输入多输出（SIMO）的频率响应函数（FRF）估计：H1、H2和Hc估计
多输入多输出（MIMO）的频率响应函数估计及相干函数估计
多线程支持的信号处理过程，并可采用不同设置参数重复进行

N-modal-signalproess-01

信号处理向导

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包含窄带（ NarBand ）、选带（ SelBand ）、宽带（ BroBand ）三大类算法：窄带方法逐个识别模态，方便易用；选带方法在选定频带内一次识别数个模态，精度较好；基于p-LSCF算法的宽带模态识别方法在宽频带、甚至全频带内识别全部模态，效率高，并适用于大阻尼复杂结构
基于输入（激振力）、输出（响应）测量的试验模态分析（EMA）技术
- 单输入/ 多输出（SIMO ）的全局模态识别技术，可识别得到全局模态参数
- 多点激振的多输入/ 多输出（MIMO ）模态识别技术，具有识别高密度或重频模态的能力，是大型、复杂结构试验模态分析的理想方法
- 单参考点和多参考点锤击法（MRIT ）模态识别技术

N-modal-time history-frame-1

某客车车架采用两个激振器激励的EMA模态试验结果

N-modal-EMA-cicleplate-1

某发动机篦齿盘用MRIT技术识别得到的重根模态

环境激励下仅有输出（响应）可测量的运行模态分析（OMA）技术，可以对桥梁、建筑、汽车、飞机、旋转机械等机械结构在运行状态进行试验与分析，无须人工激振，只需测量响应
- 不仅简单可行，同时还可获得结构在真实运行状态下的动态特性，且天然具备多参考点特性，具有解耦密集模态的能力
- 基于全功率谱密度矩阵的窄带模态参数识别方法（频域空间域分解法，FSDD），方便易用，结果准确
- 基于半功率谱密度矩阵的窄带模态参数识别方法，操作方便，实现了EMA与OMA分析的统一

N-modal-OMA-building-2

某建筑结构OMA识别的密集模态

N-modal-OMA-Bridge-2

某梁式公路桥OMA识别的部分结果

采用模态指示函数（MIF）等作为判断模态是否存在的依据，可靠判断模态阶次，避免遗漏模态
采用频率稳定图区分结构模态与计算模态

圆盘EMA分析的模态指示函数建筑OMA分析的模态指示函数

N-modal-FDPR-1

采用FDPR算法对圆盘进行EMA分析

时、频域结构运行振型（ODS）估计及可视化，用户可实时了解某一时刻或频率点的结构振动模式

N-modal-ODS-1

飞机结构的ODS分析

用于检验振型精度的振型相关矩阵（MAC）估计及可视化，包含三维Bar图和数值表格

N-modal-MAC-03

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提供专用的二维曲线与三维图形控制面板，以及鼠标、快捷键、菜单等多种控制方式
多种曲线表达方式，诸如频率响应函数的幅值（线性、对数、dB坐标）、相位、展开相位、实部、虚部、奈奎斯特图等
方便灵活的二维曲线显示与控制，网格、图例等元素可显示或隐藏，并能提供相应曲线的完善测量信息（测量节点、方向，是否原点测量等）
缩放（具有不同缩放状态的记忆能力）、选段、寻峰寻谷等实用功能
方便灵活的三维图形显示与控制，节点号、输入/输出标记、坐标轴等元素可显示或隐藏，并能轻易实现平移、缩放、旋转等功能
提供三维图形的俯仰、左右、前后等各向视图，能实现结构的框架线显示或着色面渲染
对三维图形建模提供了笛卡尔、柱球等局部坐标系统，方便结构建模，并可在局部坐标系统内自由定义传感器的测量自由度
二维曲线和三维图形的各元素颜色均可自定义
基于OpenGL的三维图形动画控制，实现播放、暂停、帧播放、幅度控制、速度控制等功能
各种二维曲线和三维图形均可复制到操作系统剪贴板中，亦可一键存储为BMP或JPG文件
振型动画和ODS可直接输出成AVI文件

N-Modal-FRF Coh Nyquist-1

原点频率响应幅值及其相干函数检验频率响应的Nyquist图表示，可检查频率分辨率

N-Modal-drving point FRF maxwell-1

飞机结构原点频响重叠显示飞机结构跨点频响重叠及互易性检查

N-Modal-bａnd selected zoom-1 频响的选带识别及其拟合结果拟合曲线的局部放大

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针对航天、航天、、土木、交通等不同领域、行业的广大用户，世爵用户娱乐平台登录不了怎么办划分为不同的模块配置，以地适合于客户的不同需求。您可以从下面的功能矩阵中选择适合于您使用的模块，或者联系我们，由我们推荐配置。

NMOD-	300 ODS	330 基本EMA	340 基本MIMO EMA	350 增强MIMO EMA	360 基本OMA	370 增强OMA	380 全功能
结构建模
交互式几何建模	○	○	○	○	○	○	○
导入UFF或IGES文件	○	○	○	○	○	○	○
数据输入/输出
时/频域测试数据输入	○	○	○	○	○	○	○
时/频域数据和2D图形输出	○	○	○	○	○	○	○
模态频率与阻尼表格输出		○	○	○	○	○	○
模态振型3D显示和AVI输出	○	○	○	○	○	○	○
信号处理
趋势去除	○	○	○	○	○	○	○
信号抽取	○	○	○	○	○	○	○
加窗(汉宁、指数、力窗等)	○	○	○	○
ODS响应模态分析
时域ODS	○	○	○	○			○
频域ODS	○	○	○	○			○
EMA试验模态分析
单点锤击/多点响应测量		○	○	○			○
单点响应测量/逐点锤击		○	○	○			○
单激振器激励/多点响应测量		○	○	○			○
SIMO算法EMA SelBand		○	○	○			○
SIMO频响估计		○	○	○			○
SIMO频响曲线拟合		○	○	○			○
多参考点锤击模态MRIT			○	○			○
多激振器激励/多点响应测量			○	○			○
MIMO频响估计			○	○			○
MIMO频响曲线拟合			○	○			○
窄带NarBａnd MIMO算法			○	○			○
选带SelBand1 MIMO算法1				○			○
选带SelBand2 MIMO算法2				○			○
宽带BroBａnd MIMO算法				○			○
宽频带频率/阻尼自动识别				○			○
模态稳定图				○			○
宽频带频响函数曲线拟合				○			○
OMA运行模态分析
窄带OMA NarBａnd Full					○	○	○
环境激励下全功率谱密度估计						○	○
宽带OMA BroBand						○	○
半功率谱密度h-PSD估计					○	○	○
宽频带h-PSD曲线拟合						○	○
宽频带频率/阻尼自动识别						○	○
模态指示因子MIF	○	○	○	○	○	○	○
模态动画	○	○	○	○	○	○	○
振型相关矩阵MAC技术		○	○	○	○	○	○
MAC二维及三维图形显示		○	○	○	○	○	○
MAC表格显示		○	○	○	○	○	○

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该软件包可用于完成响应模态分析（ODS），可实现时域波形回放，或由测试数据经动态信号处理直接分析被试机械、结构在实际运行环境激励或人工激励情况下的响应模态。在周期运行激励情况，得到强迫响应模态；在宽带随机激励情况，则可得到结构固有频率和振型。本软件包还具有“模态快看”功能，可作为精确模态分析（包括试验模态分析和运行模态分析）前的快速预分析工具。本软件包包含以下功能模块：

时域响应模态分析TD ODS
频域响应模态分析FD ODS
交互式几何建模与修改
通用动态信号处理
模态指示因子（MIF）
响应模态振型动画显示

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该软件包可用于完成单输入/多输出（SIMO）试验模态分析（EMA），包括单点锤击激励/多点响应测量，单参考点响应测量/逐点锤击激励，以及单激振器激励/多点响应测量的模态试验。本软件包在NMOD300的基础上，增加如下功能模块：

选带单输入/多输出（SIMO）模态识别算法EMA SelBａnd SIMO
单输入/多输出（SIMO）频率响应函数估计
单输入/多输出（SIMO）频率响应函数（FRF）曲线拟合
振型动画显示
模态精度检验（MAC）
模态数据输入输出

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该软件包可用于完成多输入/多输出（MIMO）试验模态分析（EMA），特别适于多参考点响应测量/逐点锤击激励的多参考点锤击法模态试验，也可用于多激振器激励/多点响应测量的模态试验。对于复杂机械、结构可以得到准确结构。本软件包在NMOD300的基础上，增加如下功能模块：

窄带多输入/多输出（MIMO）模态识别算法EMA NarBand
多输入/多输出（MIMO）频率响应函数估计
多输入/多输出（MIMO）频率响应函数（FRF）曲线拟合
振型动画显示
模态精度检验（MAC）
模态数据输入输出

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该软件包可用于完成多输入/多输出（MIMO）试验模态分析（EMA），可高质量地完成复杂结构的模态试验。除了EMA NarBand多输入/多输出模态识别算法，还包括两种选带MIMO模态识别算法（SelBａnd MIMO 1&2），更增加了功能强大、一次即可识别全部模态的宽带模态识别算法（BroBand）。本软件包在NMOD340的基础上，增加如下功能模块：

选带多输入/多输出（MIMO）模态识别算法EMA SelBａnd MIMO 1
选带多输入/多输出（MIMO）模态识别算法EMA SelBａnd MIMO 2
宽带多输入/多输出（MIMO）模态识别算法EMA BroBand
确定结构模态的模态稳定图
宽频带模态频率和阻尼的自动识别
宽频带频率响应函数（FRF）曲线拟合

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该软件包除了具有响应模态模态分析功能之外，还可用于机械、结构在运行状态下、利用环境或自然激励下测得的响应数据进行的运行模态分析（OMA）。
本软件包NMOD300的基础上，增加如下功能模块：

窄带运行模态识别算法OMA NarBａnd Full
环境或自然激励条件下的全功率谱密度估计

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该软件包除了可进行基本型运行模态分析，还具备了功能强大的宽频带运行模态识别算法（OMA BroBand），一次识别即可得到全部模态参数。该软件包在NMOD 360的基础上，增加如下功能模块：

宽带运行模态识别算法OMA BroBand
环境或自然激励条件下的半功率谱密度（h-PSD）估计
OMA BroBａnd 模态频率和阻尼的自动识别
确定结构模态的模态稳定图
宽频带模态频率和阻尼的自动识别
宽频带频率响应函数h-PSD曲线拟合

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该软件包可用于完成时、频域响应模态模态分析、增强型试验验模态分析和增强型运行模态分析。包括NNOD 300、NNOD 350和NNOD 370中的全部功能模块。

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功能模块可附加于软件包之上，构成功能更为强大的专业模态分析软件包。

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该模块包含以下算法：

选带单输入/多输出（SIMO）模态识别算法EMA SelBａnd SIMO

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该模块特别适用于多参考点锤击法，包含以下算法：

窄带多输入/多输出（MIMO）模态识别算法EMA NarBand

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该模块包含以下算法：

选带多输入/多输出（MIMO）模态识别算法EMA SelBａnd MIMO 1
选带多输入/多输出（MIMO）模态识别算法EMA SelBａnd MIMO 2

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宽带多输入/多输出（MIMO）模态识别算法EMA BroBand

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窄带运行模态识别算法OMA NarBａnd Full

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宽带运行模态识别算法OMA BroBand

扩展阅读 [new] ：

《模态空间系列文章》Peter Avitabile教授(著) KSI科尚仪器董书伟 (译)…
《振动：解析与试验模态分析》辛辛那提大学 Randall J. Allemang教授(著) KSI科尚仪器董书伟(译)…
模态激振器及其相关主题的31个常见问题

关键词：数据采集数据采集系统