有效独立 －模态应变能法

有效独立-模态应变能法（IESF）是将有效独立-平均加速度幅值法（AIAMA）和模态应变能法（MESF）结合起来的一种方法，可以同时考虑结构的整体响应和各个模态的响应。

以下是一个简单的 Python 代码示例，用于计算有效独立-模态应变能法：

import numpy as np

def calc_iesf(m, w, phi, strain_data):
    # 计算应变信号的频谱
    strain_fft = np.fft.fft(strain_data)
    
    # 计算每个模态的应变能
    SE = np.zeros(len(w))
    for i in range(len(w)):
        SE[i] = 0.5 * m[i] * w[i]**2 * np.abs(phi[:,i].T @ strain_fft)**2
    
    # 计算总应变能
    SE_total = np.sum(SE)
    
    # 计算每个模态的应变能占比
    SE_ratio = SE / SE_total
    
    # 计算应变信号的幅值
    strain_amp = np.abs(strain_data)
    
    # 计算应变信号的均值
    strain_mean = np.mean(strain_amp)
    
    # 计算应变信号的标准差
    strain_std = np.std(strain_amp)
    
    # 计算有效独立应变幅值（ISE）
    ISE = np.sqrt(np.sum((strain_amp - strain_mean)**2) / (len(strain_amp) - 1)) - strain_std
    
    # 计算平均应变幅值（ASE）
    ASE = np.mean(strain_amp)
    
    # 计算有效独立-平均应变幅值（IAIAE）
    IAIAE = ISE / ASE
    
    # 计算每个模态的有效独立-平均应变幅值（MAIAE）
    MAIAE = np.zeros(len(w))
    for i in range(len(w)):
        MAIAE[i] = np.sqrt(np.sum((strain_amp - strain_mean)**2) / (len(strain_amp) - 1)) - strain_std / (ASE * np.abs(phi[:,i].T @ strain_fft))
    
    # 计算每个模态的IESF值
    IESF = SE_ratio * MAIAE
    
    return IESF

其中，`m` 是模态质量，`w` 是模态频率，`phi` 是模态形态，`strain_data` 是输入的应变信号数据。函数返回每个模态的IESF值。

请注意，这只是一个简单的示例代码，您需要根据您的具体需要进行修改和优化。