選擇適當的材料（本構）模型和材料常數通常是建模中最重要也是最困難的部分 。就非線性材料而言，材料模型復雜和不容易理解，其性質更不容易得到，通過參照文獻來發現材料數據可能很困難，故需要進行專門的材料測試，而很多時候試驗條件的限制，無法進行完備且有效的試驗。本文從簡易例子入手，采用ANSYS workbench+OptiSLang進行材料的參數識別，可有效解決材料參數的確定性問題，在此基礎上，可以進行其他復雜的參數識別（比如LS-DYNA中的 Mat 145，參數繁雜，不易測得），故本例僅作為一種思路。

情況1.單調遞增

圖1

情況2：滯回曲線

圖2

此時的將加載和卸載分解，分別作為參考（reference），注意最大荷載和卸載時與橫軸交點

情況3：同時有材料的兩種曲線（比如混凝土受拉和受壓等 ）

彈簧鋼因預先施加的位移而變形

圖3 紅線為試驗值，作為參考reference，先選擇一組數據作為初始參數（藍線）進行計算

圖4 變形云圖

材料模型選用非線性各向同性硬化（nliso）

ansys幫助文檔對該模型有詳細的解釋（請參閱幫助文檔）

確定材料參數以最佳地適合該材料力-位移曲線的測量值

未知參數為：E，屈服強度，線性強化系數，指數強化系數，指數飽和度參數

達到min

目標函數是參考曲線和計算曲線（力 - 位移）函數值之間的平方差的總和

圖6 本例敏感性分析鏈

圖7 輸入參數

圖8 雙擊parameters set進行查看

圖9 位移加載

圖10 fixed約束

圖11 u1和u2

圖12 提取支反力位置

圖13 提取reference

圖14 提取simulation（可調取時程文件file.rst）

圖15 為了獲得相同的長度和離散化，有必要從Ref中提取橫坐標，并將Sim內插到該橫坐標，optislang有豐富的函數形式，本例用到interpolate(simulation,disp_ref,liner,0,0）

圖16 p11為目標函數

圖17 各參數控制范圍，同時也可設置其他輔助項控制，比如曲線的斜率不小于0

圖18 開始敏感性分析

圖19（MOP）CoP值（97%）表示該函數對結果有良好解釋力

圖20

線性強化系數R0對結果影響很小，為非重要參數，這是因為線性強化系數R0為曲線的斜率（圖5），在本例中趨于0（圖21）

圖21

圖22 Direct optimization

圖23 優化結果，綠線為試驗參考線，紅線為優化結果，從圖中可以看到，模擬值與試驗值有非常好的一致性，再進行后處理就可以得到最佳設計點的參數。

圖24 參數

當然利用Mechanial APDL也可以進行此次參數識別，先編寫好命令流，使用Workbench 的Mechanial APDL模塊，讀取命令流文件，計算分析并存儲力-位移，調取，敏感性分析，優化，原理類似。