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如何在Ncode中处理数据 二

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我们有时候拿到的数据并不是一整段状态,而是分成好几个数据给到我们,这是由于试验人员在一些情况下,如设备问题、协调情况、采集环境等因素情况下,不得已将数据拆分成多个。虽然数据并不完整,但数据只要在合理状态下采集也是没问题的。

本次就关于数据的拼接进行分享。

  数据拼接  CASE 1  

我们拿到的数据通常不会只有一列数据存在,因此我们需要用到上一次内容的数据提取方法(如何在Ncode中处理数据  一),大家温故一下即可。

在多列数据文件提取我们所需要的一列数据,然后将其拼接起来,在BasicDSP中找到Concatenation。

拼接只能两个两个拼接,拼接顺序是蓝色接口在上的数据在前,下面的蓝色接口数据拼接在后。面板中还有一些功能,如插入方式,覆盖方式,重复数据等,目前小编处理的数据都没涉及到这些方法,用的都是默认情况下的功能,因此感兴趣的小伙伴可以试一试。

两个一列数据的拼接流程如下。

  数据拼接  CASE 2  

有时候我们也不一定要经过数据提取再拼接,可以通过数据中的通道直接拖拽到窗口中,这样也可以达到一列数据的提取。

但通过这样的方式提取数据再拼接的话,可能会出现一种问题——通道不同无法进行拼接,就会出现下面的情况,分通道显示数据,而非数据拼接。


这个时候就需要对通道进行转换,在Function中使用Channel Reassignment

我们提取的数据是Ch2(通道2)的数据,单一数据是Ch1(通道1),因此我们需要把Ch2改成Ch1,在New Channel Number选择与另一条数据的通道一致的数值即可。
完整的数据拼接流程如下。

PS:拼接数据功能在日常数据处理还是比较常见的,尤其是CASE2的情况。


来源:SimYoungC
OptiStructHyperMeshAbaqus振动网格处理二次开发UM试验ANSYS
著作权归作者所有,欢迎分享,未经许可,不得转载
首次发布时间:2025-07-06
最近编辑:3月前
SimYoungC
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如何在Ncode中处理数据 一

很多小伙伴可能一听到Ncode就认为它只是个做疲劳计算的软件,但它其实也是个很强大的数据处理工具。仿真疲劳计算的数据来源于实际采集,有时候并不需要对数据有更多地操作,测试团队或部门往往会把计算需要的数据处理好再给到仿真工程师,但很多情况下并没有想象的那么美,数据处理还需要经过我们筛选,提炼,转化等等一系列操作。本次就关于数据的拆分与合并进行分享。如下图为两个.csv格式的数据,都只有一列有效数据。 STEP1 数据转化 在Ncode中不能直接查看.csv格式的数据,所以需要预先把文件转化为Ncode可视化、更方便使用的.s3t格式。在左边菜单栏里选择,选择要转化的文件,然后点击next。 在下一个操作中我们可以在最下方视图窗预览数据的大致内容,此时有三列数据,而我们的有效数据只有一列,表明数据文件中存在一定格式问题,此时我们可以在columns to中选择,exclude即除去哪几列保留其他列数据,include即保留哪几列。再点击next。 最后一个操作界面中,如果有需要的话可以选择采样频率,单位等选项即可进行转化格式translate。 STEP2 数剧查看及提取 将转化好的文件拖拽到工作窗口中,点击display即可查看数据情况。前面我们提到内容只有一列有效数据,但前面的转化操作第二步没有将其处理掉,因此数据有四组。 现在我们需要提取有效数据,即拆分数据,在Function中找到testsplitter。 在testsplitter里选择要提取的数据,可以多选。 数据拆分/提取的完整流程如下。 在上方的蓝色接口为选中的数据,下方为其他未被选中的数据。 STEP3 数据合并 上面我们只处理了一个数据,还需要处理另外一个数据,同样的拆分操作。我们在Function中找到testcombination。 在testcombination功能里选择数据对应的类型,再选择数据添加Append,根据需要填写合并数据组的个数,窗口工具会自动增加接口数量。 最终将上面两组有效数据合并到一个表里,如下图所示。 PS:拆分、合并数据功能中还有一些方法没有介绍,大家可以在闲暇时候操作一下,增加记忆和使用熟练度。拆分数据时一定要注意接口数据流的输出选择。来源:SimYoungC

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