Bir çelik çubuğa çekiçle vurulduğunda, çelik çubuk kendi rezonans frekansında titreştiği için net bir ses duyulabilir. Çubuk bu rezonans frekansında salınırsa, çubuğun titreşim genliğinin çok büyük olduğu görülecektir. Bu nedenle bir makine tasarlanırken makinenin rezonans frekansının bilinmesi önemlidir. Elastik bir cismin rezonans frekansını ve titreşim modunu elde etmek için yapılan analize “mod analizi” denir.

Mod analizi için iki yöntem olduğu söylenmektedir. Biri teorik analiz, diğeri ise sonlu elemanlar yöntemidir. Teorik analiz genellikle düz bir plaka ve düz bir çubuk gibi elastik bir cismin basit şekli için kullanılır, ancak teorik analiz, elastik bir cismin karmaşık şekli için bize titreşim modunu veremez. FEM analizi, bunun için titreşim modunu elde edebilir. Bu bölümde, gösterildiği gibi sırasıyla kiriş elemanları, kabuk elemanları ve katı elemanları kullanan üç örnek sunulmaktadır.

Sorun Açıklaması

Gösterilen düz çelik çubuğun y yönündeki en düşük üç titreşim modunu ve rezonans frekansını elde edin.

Çubuğun kalınlığı 0,005 m, genişliği 0,01 m ve uzunluğu 0,09 m’dir. Çubuğun malzemesi Young modülü, E = 206 GPa ve Poisson oranı ν = 0,3 olan çeliktir. Yoğunluk ρ = 7,8 × 103 kg/m3.
Sınır koşulu: Tüm özgürlükler sol uçta sınırlandırılmıştır.

Analitik Çözüm

ANSYS programı kullanılarak mod analizi yapılmadan önce, ANSYS çözümünün geçerliliğini doğrulamak için rezonans frekansları için analitik bir çözüm elde edilecektir. y yönündeki konsol kiriş için rezonans frekanslarının analitik çözümü verilmiştir. konsol kirişin uzunluğu, L = 0,09 m, konsol kirişin enine kesit alanı, A = 5 × 10−5 m2 ve Young modülü, E = 206 GPa.

ELEMAN TİPİ SEÇİMİ

FEM analizinde, çözümün doğruluğunu, model yapımı için çalışma süresini ve CPU süresini etkileyen uygun bir eleman tipi seçmek çok önemlidir. Bu örnekte, gösterildiği gibi iki boyutlu elastik kiriş aşağıdaki nedenlerle seçilmiştir:

(a) Titreşim modu iki boyutlu düzlemde sınırlandırılmıştır.
(b) Öğe sayısı azaltılabilir; hem model oluşturma süresi hem de CPU süresi kısalır.

İki boyutlu elastik kiriş, her düğümde (i, j) üç serbestlik derecesine sahiptir; bunlar, x ve y yönlerinde öteleme deformasyonları ve z ekseni etrafında dönme deformasyonudur. Bu kiriş, uzunluğu ve enine kesitinin alan atalet momentinin büyüklüğü nedeniyle uzama veya basınçla bükülmeye maruz kalabilir.

• ANSYSMainMenu→Önişlemci→ElementTürü→Ekle/Düzenle/Sil

Ardından gösterildiği gibi Element Types penceresi açılır.

(1)[A]Ekle’ye tıklayın. Ardından, gösterildiği gibiÖğeTürleri Kitaplığıpenceresi açılır.
(2) Eleman Tipleri Kitaplığı tablosunda [B] Kiriş’i seçin ve ardından [C] 2D elastik 3’ü seçin.
(3) Eleman tipi referans numarası 1 yapılır ve D OK butonuna basılır. Ardından, Element Types Kitaplığı penceresi kapatılır.
(4) Pencerede [E] Kapat düğmesine tıklayın.

Modal analiz ve mod şekilleri
Modal analiz PDF
Modal analiz Ders Notları
Modal analiz yorumlama
Model analizi nasıl yapılır
Modal analiz Nedir
Mod şekilleri
SAP2000 Modal analiz

KİRİŞ ELEMAN İÇİN GERÇEK SABİTLER

• ANSYS Ana Menü → Önişlemci → Gerçek Sabitler → Ekle/Düzenle/Sil → Ekle

(1) Gerçek Sabitler penceresi açılır. [A] ekle düğmesine tıklayın ve seçilen eleman tipinin adının gösterildiği gibi listelendiği Element Type for Real Constants penceresi görünür.
(2) Gerçek sabitlerin değerlerini girmek için [B] OK düğmesine tıklayın ve BEAM3 için Gerçek Sabit penceresi açılır.
(3) Aşağıdaki değerleri girin. [C] Kesit alanı=5e−5; [D] Alan atalet momenti = 1.042e−10; [E] Toplam ışın yüksekliği = 0,005. Bu değerleri girdikten sonra, pencereyi kapatmak için [F] OK düğmesine tıklayın.
(4) Gerçek Sabitler penceresindeki [G] Kapat düğmesine tıklayın.

MALZEME ÖZELLİKLERİ

Bu bölüm, kiriş elemanının malzeme özelliklerini tanımlama prosedürünü açıklamaktadır.

• ANSYS Ana Menü → Önişlemci → Malzeme Donanımları → Malzeme Modelleri

(1) Belirtilen sırada yukarıdaki düğmelere tıklayın ve Malzeme Modeli Davranışını Tanımla penceresi açılır.
(2) Pencerede aşağıdaki terimlere çift tıklayın. [A] Yapısal → Doğrusal → Elastik → İzotropik.
Sonuç olarak, Malzeme Numarası 1 için Doğrusal İzotropik Özellikler penceresi açılır.
(3) [B] EX kutusuna 206e9 Young modülünü ve [C] PRXY kutusuna 0,3 Poisson oranını girin. Ardından [D] OK düğmesine de tıklayın.

Ardından, malzemenin yoğunluk değerini tanımlayın.

(1) Yoğunluk terimine çift tıklayın ve Malzeme Numarası 1 için Yoğunluk penceresi açılır.
(2)Yoğunluk değerini 7800[F]DENS kutusuna girin ve [G]OK butonuna tıklayın. Son olarak, sağ üst köşedeki [H] X işaretine tıklayarak Define Material Model Behavior penceresini de kapatın.

Analiz için bir konsol kirişi çizmek için anahtar noktaları kullanma yöntemi de açıklanmıştır.

• ANSYS Ana Menü → Önişlemci → Modelleme → Anahtar Noktaları Oluştur → Aktif CS’de

Aktif Koordinat Sisteminde Anahtar Noktalar Oluştur penceresi açılır. (1) 1 – [A] NPT KeyPoint sayı kutusuna, 0,0,0 – [B] X, Y, Z Konumunu etkin CS kutusunda girin ve ardından [C] Uygula düğmesine tıklayın. Bu aşamada OK butonuna basmayınız. Tamam butonuna tıklarsanız pencere kapanacaktır. Bu durumda, Etkin Koordinat Sisteminde Anahtar Noktalar Oluştur penceresini açın ve ardından 2. adıma geçin.
(2) Aynı pencerede, [D] NPT Anahtar Noktası numarası kutusuna 2, aktif CS kutusunda [E] X, Y, Z Konumuna 0.09, 0,0 girin ve ardından [F] OK düğmesine tıklayın.
(3) Yukarıdaki adımları tamamladıktan sonra, pencerede iki anahtar nokta da belirir.

KİRİŞ ELEMAN İÇİN ÇİZGİ OLUŞTURMA

Aşağıdaki adımlar uygulanarak, iki anahtar nokta arasında bir çizgi oluşturulur.

• ANSYS Ana Menü → Önişlemci → Modelleme → Oluştur → Çizgiler → Çizgiler → Düz Çizgi

Aktif Koordinat Sisteminde Anahtar Nokta Oluştur penceresi. Gösterildiği gibi Düz Çizgi Oluştur penceresi açılır.

(1) [A] 1 ve [B] 2 anahtar noktalarını seçin ve Düz Çizgi Oluştur penceresinde [C] OK düğmesine de tıklayın. Bir çizgi de oluşturulur.

• ANSYS Ana Menü → Önişlemci → Meshing → Size Cntrls → Manual Size → Lines → All Lines

Gösterildiği gibi, Seçilen Tüm Satırlardaki Eleman Boyutları penceresi de açılır.

(1) NDIV kutusuna [A] 20 sayısını girin. Bu, bir çizginin 20 öğeye bölündüğü anlamına gelir.
(2) [B] OK düğmesine tıklayın ve pencereyi de kapatın.

The post Mod Analizi – ANSYS Yazılım – ANSYS Analizi Yaptırma Fiyatları – ANSYS Analizi Örnekleri – Ücretli ANSYS Analizi Yaptırma – ANSYS Yazılımı Yaptırma first appeared on Akademi Delisi (Tez Yaptırma).

Şimdi araştırma hipotezine biraz daha yaklaşalım. Şimdilik verileri toplayan araştırmacıların liderliğini takip edeceğimizi hatırlayın. Hipotezimiz, hem “düzey”in hem de S/N’nin PSAT tarafından ölçülen “hazırlığı” öngördüğüdür. Bu bölümün başında, S/N ve basit bir T testi ile başladık. AMOS ile, S/N eklemeden önce “genel model” örneğini göstermek daha mantıklı. Genel model esasen bir regresyon gibidir, ancak hem bağımlı hem de bağımsız olarak gizli değişkenlere sahiptir.

Menü seçeneklerinin altında Araçlar ve Eklentiler iki dikdörtgen düğmedir Soldaki “giriş yolu şeması” ve sağdaki “çıkış yolu şeması” bölümün geri kalanında sadece çıktıya bakacağız. Çıktı modunda, standartlaştırılmamış veya standartlaştırılmış tahminler seçilebilir. Aksi takdirde birçok yönden benzer olan standartlaştırılmış tahminler gösterilmiştir.

Buradaki fikir, “Seviye”nin (gözlenen dört onur değişkenimiz tarafından tahmin edildiği gibi) “Hazırlığı” (gözlenen iki PSAT alt ölçeğimiz tarafından tahmin edildiği gibi) öngördüğüdür. Uyum iyiliği testleri en iyi ihtimalle vasattır. Ki kare 0,01’de anlamlıdır, bu da modelin iyi uymadığı anlamına gelir. RMSEA, vasat veya sınırda kabul edilir. Hipotezimiz S/N içerdiğinden bu konuda çok fazla endişelenmeyeceğiz. Ayrıca, yukarıda gösterilen 0,54, Hazırlık Düzeyini öngören R Karesidir.

S/N’li bir modele geçmeden önce, birkaç gevşek ucu bağlayalım. Bölüm 1 amos genel model 2.amw(gösterilmemiştir), referans olması için kitabın indirmeleriyle birlikte sağlanmıştır. Modelimize göre ters yönde yönlülüğü vardır. Uyum iyiliği istatistiklerinin aynı olduğuna dikkat edin. Yönlülüğü test etmenin daha iyi bir yolu, her iki yöne sahip bir model oluşturmak olacaktır ve tam da bunu bu bölümün ilerisindeki “Nedenselliğin Yönü” bölümünde yapacağız.

İkinci olarak, katsayının büyüklüğünü kısaca tartışalım. Bunu görmek için, Hazırlık Düzeyi katsayısının 17.17 olduğunu ortaya koyan standartlaştırılmamış tahminleri (gösterilmemiştir) talep ederiz. Bu, onurların varlığının PSAT ölçeğinde yaklaşık 17 puan (veya SAT ölçeğinde 170) değerinde olduğu anlamına gelir. Biri dikkatli olmazsa, biraz karıştırmak kolaydır.

İki alt ölçekten oluşan gizli bir özelliği öngördüğümüz için katsayı, birleşik puan değil, tek bir alt ölçeğin metriğindedir. Dolayısıyla, birleşik puan üzerindeki etki bunun yaklaşık iki katı olacaktır. Bunu açıklığa kavuşturmak için SPSS İstatistiklerinde regresyon sonuçlarını gösteren iki rakamı düşünün.

PercHonors değişkenini, 0 ila 100 yerine 0 ila 1 aralığı verecek şekilde 100’e bölerek değiştirdim. 0/1). VPSAT ağırlığının 15.210 ve PSAT ağırlığının 28.998 olduğunu unutmayın.

Varyans analizi örnek
Modal analiz yöntemi
YAPISAL EŞİTLİK Modeli SPSS
Modal analiz Nedir
ANOVA analizi
Arima modeli nasıl yapılır
Yapısal Eşitlik modeli AMOS
Modal analiz Ders Notları

Genel Modele S/N Ekleme ve Uygunluğu Tekrar Ziyaret Etme

AMOS kullanarak yapacağımız birkaç deney daha var, ancak önemli bir dönüm noktasına ulaştık. Orijinal hipotezi test edecek olan genel modele S/N eklemek üzereyiz. Araştırdığımız sonuçlardan bu yana bir anlamda tam bir döngüye girdik.

S/N eklenmiş sonuçlar gösterilir. İki tahmincimiz olan Düzey ve S/N’nin etkisini karşılaştırabilmemiz için bu sefer standartlaştırılmamış tahminleri seçtim. Kombine puan üzerindeki etki hakkında kabaca bir fikir edinmek için katsayıları ikiye katlamamız ve SAT ölçeğine çevirmek için bunu 10 ile çarpmamız gerektiğini unutmayın.

Kısacası, 16.5, 3.03’ten çok daha büyük olsa da, S/N’nin etkisi önemsiz değildir. Standartlaştırılmış (gösterilmemiştir) geçiş yaparsak, R2’nin sadece biraz .57’ye tırmandığını keşfettik. Küçük ama önemsiz bir artış. Uyum iyiliği testleri daha iyidir, ancak çok iyi değildir. Ki kare sınırda, ancak 0,05’in yanlış tarafında. RMSEA, sınırda bir uyum olacak kadar düşüktür.

Bu model bizim orijinal hipotezimizi temsil eder: Başarı dersleri, öğrencileri PSAT’ta karşılaşacakları (becerileri beklenmedik şekillerde uygulamaya zorlayan) türdeki “zor” sorulara hazırlamaya yardımcı olur ve sezgisel öğrenme stili, bu sorulara ek bir avantaj sunar. tür sorular. Bu, daha derine inmek ve daha fazla uyum ölçüsünü incelemek için iyi bir zamandır. Konu kolayca bir bölümü ve hatta büyük bir bölümü doldurabilir.

Seçeneklerin çokluğu, bunu SEM ve AMOS’ta yeni olanlar için daha korkutucu konulardan biri haline getirebilir. Kendimizi sadece birkaç seçenekle sınırlayacağız ve bölümün en sonunda, bu bölümde incelenen daha önemli AMOS modelleri için bazı uyum önlemlerinin bir özeti olacak. Daha uygun önlemleri görmek için gösterildiği gibi Metin Çıktısına geçeceğiz.

Seçenekler, bazen göz korkutucu olma noktasına kadar kapsamlıdır. Sadece tartışacağımız CMIN ölçülerini ve Temel Karşılaştırmalar altında bulunan TLI’yi (Tucker Lewis İndeksi) içeren üst kısmı gösterir.

Daha aşağıda, tartışmamıza dahil edeceğimiz iki çıktı parçası var. Özellikle önemli olan RMSEA gösterilir ve Hoelter gösterilir.

Tartıştığımız uyum ölçüleri için tüm uyum istatistikleri sonuçları, elinizde bir not defteri ile hepsini aramak zorunda kalmamanız için AMOS modellerimizden dördü için özetlenmiştir. Bu bilgi bölümün en sonunda gösterilmektedir.

Ki-karenin önemini ve örneklem büyüklüğüne duyarlılığını zaten tartışmıştık. Ki-karenin serbestlik derecesine bölümü olan CMIN/DF, SEM’deki en eski uyum ölçüleri arasındadır. Öncelikle bahsetmeye değer, çünkü daha ayrıntılı diğer uyum ölçütlerinin bir bileşenidir. 1’e yaklaşan CMIN/DF oranları, anlamlı olmayan bir p değeri garanti edeceğinden arzu edilir.

1.8 değerimiz çok kötü değil, ancak bize anlamlı olmayan bir p değeri verecek kadar düşük olmadığına dikkat edin. Tucker Lewis İndeksi (TLI), Ki-kare ve DF’yi içerik olarak içeren, ancak cimriliği destekleyen bir ayarlamaya sahip olan birkaç kişiden biridir. İyi bir TLI değeri 1.0’a yaklaşacaktır, ancak diğer yönden. .9 puan kabul edilebilir, .95 üzeri puan iyi olarak kabul edilir. 0,979 olan değerimiz umut vericidir.

RMSEA’yı tekrar gözden geçirelim. Bir hata ölçüsü olarak, daha küçük daha iyidir. Güven aralığının bir alt sınırı (LO 90) iyi olurdu çünkü güven aralığı içinde sıfır hata olduğunu gösterirdi. Bunu tam olarak başaramadık, ancak .011’de oldukça düşük. Üst sınır (HI 90), RMSEA’nın kendisi için üst sınırımızın altında kalacak kadar düşük olsaydı da iyi olurdu.

RMSEA’nın daha çok .08 gibi bir değerin altında olmasını sevdiğimiz için bunu da tam olarak başaramıyoruz. Bununla birlikte, yıllar boyunca RMSEA için temel kurallar bazen bizim değerimiz kadar yüksek bir RMSEA’ya izin verdi, bu yüzden çok kötü değil. .042’lik p-değerimiz (ki zaten tartışmıştık), hatamızın sıfırdan önemli ölçüde büyük olup olmadığını test ediyor.

PCLOSE ilginç bir testtir hatamızın .05’ten büyük olup olmadığını test ediyor. Bu nedenle, mükemmel uyumu test etmek yerine, “yakın” uyumu test ediyor. PCLOSE’umuz anlamlı değildir, bu nedenle yakın uydurma bir modelin boş hipotezini reddetmemiz gerekmez. 

The post Genel Model – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri first appeared on Akademi Delisi (Tez Yaptırma).