EikoTwin DIC的动态应变分析应用：机械设备健康运行状态监测

在工业领域，机械设备的健康监测一直是一项挑战，传统测量方法难以全面捕捉设备在运行中的应变情况，不仅安装繁琐，而且只能提供有限点的数据，无法全面反映设备的整体应变情况，往往难以捕捉到突发性故障的前兆，导致维护不及时，进而造成生产中断甚至安全事故。EikoTwin DIC仿真实测对比验证上DIC应变测量系统的出现，正在改变这一局面，它能够将实验测量数据直接显示在有限元模型的网格上，实现仿真与实验的无缝对比，及时发现当前设备与初始设备的状态差异。

01 机械设备健康监测的痛点

大型工业设备、航空航天结构、电力能源装置等复杂机械系统的健康监测一直存在诸多难点。传统应变片需要直接接触测量物体表面，安装过程复杂，且容易受到电磁干扰。更为棘手的是，单点测量无法全面反映结构整体的应力分布情况，难以准确预警潜在故障。许多设备在运行过程中处于高速振动、高温或不可接触的状态，使传统测量方法面临巨大挑战。工程技术人员常常面临“测不准、测不全”的困境，不得不依赖定期停机检修方式，既影响生产效率，又无法真正实现预测性维护。

02 DIC应变测量的技术突破

数字图像相关技术（DIC）是一种非接触式光学测量方法，通过分析物体表面散斑图案在变形前后的变化，计算出全场位移和应变数据。与传统方法相比，DIC技术具有全场测量、非接触和高精度的优势。它不需要接触被测物体，就能够获取数十万个数据点的应变信息，提供丰富的力学行为数据。DIC技术的应变测量精度可达到≤20微应变，测量范围覆盖0.002%-2000%，能够同时满足微小变形和大幅变形的测试需求。三维DIC系统还支持从低速到高速（最高可达50000fps）的动态采集，能够捕捉瞬态变形过程。

03 EikoTwin DIC的创新优势

EikoTwin DIC在传统DIC技术基础上进行了重要创新——它基于有限元网格进行图像处理，使测试结果能够直接显示在仿真模型上。这种技术采用先进的数字图像相关原理，通过数字摄影采集变形前后的影像，选取窗口灰阶特征，通过变形前后的影像灰阶对比和精确的匹配算法，计算出位移，进而获得全场位移的数据。EikoTwin DIC的突出特点是仿真导向型测量。它将位移和应变直接测量到有限元网格上，使实验数据能够与数值模拟预测结果进行直接对比。这种技术极大地改善了传统DIC软件只能提供点云数据，难以与仿真结果对比的问题。

04 仿真与实测实时对比及时发现设备异常

EikoTwin DIC应变测量系统通过其仿真与实测实时对比的核心能力，为设备健康监测领域带来了变革性的解决方案。它尤其擅长在测试过程中即时捕捉数值模型偏差，并揭示那些肉眼难以察觉的异常行为，从而为预测性维护提供强大支撑。

EikoTwin DIC与传统DIC技术的本质区别在于其“仿真导向” 的设计理念。它并非生成一个独立的点云数据集，而是直接将实验测量数据（位移、应变）实时映射到原始的有限元仿真网格节点上。这个过程可以概括为：

精细网格映射-系统将高速相机采集的图像数据，通过数字图像相关算法，计算出物体表面的位移和应变场。关键在于，这些数据直接对应并赋予到仿真模型的网格节点，而非传统的散点。

即时数据对比-软件内置的对比工具会实时计算实验测量值与仿真预测值在每个网格节点上的差异（位移、应变等），并以可视化形式（如云图、曲线）直观呈现。

异常预警与定位-当实测值与仿真预期间的偏差超过预设阈值，系统能发出提示，并将异常区域在三维模型上高亮定位，直接指引工程师关注问题点。

05 工程应用实例

赛峰着陆系统（Safran Landing Systems）在对飞机液压机械执行器进行振动测试时，遇到了一个棘手问题：在特定的固有频率下，执行器出现了肉眼无法察觉的微小旋转。

1. 测试设置：他们在执行器前放置了一对高速相机（1000 fps），记录振动过程中的表面散斑图像，并使用EikoTwin DIC软件进行处理，直接将测量结果投影到执行器的有限元模型上。
2. 发现异常：振动测试数据显示，在振动过程中，执行器的中心圆柱体出现了数值模型未预测到的旋转。这种细微的异常行为很难通过传统传感器或观察发现。
3. 价值凸显：这一发现说明了测试结构装配或内在行为可能存在未预料到的情况。EikoTwin DIC不仅提供了定量的位移数据，还提供了关于结构装配及其使用行为的重要定性信息，帮助赛峰团队优化其数值模型。

这个案例表明，EikoTwin DIC不仅能验证仿真，更能揭示设计阶段未预料到的复杂物理行为，对于确保高性能安全关键设备（如飞机起落架作动器）的可靠性至关重要。

06 技术前景与展望

随着数字化转型的深入推进，EikoTwin DIC技术在机械设备健康监测领域展现出广阔应用前景。该系统已能够与Altair HyperWorks等仿真工具直接集成，实现数据无缝流转。

未来，这一技术将进一步与物联网、大数据分析和人工智能相结合，构建更加智能化的设备健康管理系统。实现从实时监测、数据分析到预警决策的全自动化流程。

业内知名企业如ANSYS、ALTAIR、DASSAULT SYSTEMES、MBDA、SAFRAN、ARIANE GROUP等都在应用EikoTwin DIC技术。

EikoTwin DIC技术已经在航空航天、大型建筑钢结构和汽车制造等领域展现出其价值。

随着这项技术的不断成熟和普及，我们将有望构建一个更加智能、高效和可靠的设备健康监测生态系统。