材料數據庫的案例
設計仿真 | 直播預告-人工智能助力材料數據庫應用
?？怂箍倒I軟件旗下的Material Center、Digimat、Odyssee軟件通過搭載人工智能技術，在材料領域提出了許多全新的解決方案，帶來了材料領域應用的新變革。
本期?？怂箍抵辈ブv堂請到了?？怂箍导?em>材料計算工程專家常誠為大家帶來“人工智能助力材料數據庫應用”的主題直播，從人工智能助力材料數據庫的擴展到材料性能在產品結構級別的驗證，再到材料智能推薦系統，全方位為您解讀人工智能技術在材料領域的深度應用，歡迎報名。
直播預告 | 基于材料數據庫和人工智能技術的復合材料許用值預測分析
針對連續纖維增強復合材料（CFRP）測試樣本多、測試周期長、成本高昂的問題，海克斯康融合多尺度復合材料建模平臺Digimat和人工智能仿真平臺ODYSSEE，開發出一套基于人工智能的復合材料虛擬許用值預測方案，基于以下三個重要步驟，從而幫助客戶快速獲取復合材料許用值。
● 復合材料虛擬許用值計算幫助用戶減小測試規模；
● 材料數據庫平臺對復合材料許用值的結構化存儲；
● 基于數據的人工智能方法與復合材料虛擬許用值計算結合，加速材料性能預測。
本期直播講堂請到了?？怂箍倒I軟件應用專家常誠，在直播間中講師將重點介紹基于復合材料虛擬許用值計算工具Digimat-VA、材料數據管理平臺MaterialCenter，以及人工智能仿真平臺ODYSSEE，實現復合材料許用值快速預測的整體解決方案和案例應用。敬請關注！
直播報名
8月20日 14:00
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直播內容聚焦
? 復合材料虛擬許用值計算
? 材料數據庫管理平臺
? 人工智能方法加速復合材料仿真分析
? 基于材料數據庫和人工智能技術的復合材料許用值預測解決方案
常誠
海克斯康工業軟件應用專家
工程力學博士，在CAD/CAE行業擁有8年工作經驗，在汽車零部件設計與仿真、航天航空、能源建筑等領域有豐富經驗。目前關注于集成材料計算工程的應用，包括材料數據的存儲、管理及引用，多尺度復合材料精細建模和仿真分析，人工智能加速新材料研發和應用，機器學習應用于仿真加速和設計優化等方面，為客戶提供各類CAE仿真和材料應用解決方案。
展開 《機械工業常用材料性能數據庫》有興趣的請下載！
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機械工業常用材料性能數據庫
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機械工業常用材料性能數據庫－－－FROM SIMWE
材料性能參數的重要性我不說各位也知道^_^
里面包括部分金屬和非金屬材料的性能參數轉發給各位作參考。
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展開 Johnson-Cook本構模型及材料數據庫的介紹（轉載）
Johnson-Cook 本構模型和斷裂準則是 Johnson 和 Cook 在上個世紀八十年代提出的，被廣泛應用于沖擊領域，Johnson、Cook 等學者對等材料進行了不同應變率和溫度下的霍普金森拉桿、扭轉試驗，通過數值模擬與試驗結果對比，標定了 12 種材料的 Johnson-Cook 本構模型的參數；提出了考慮了大應變、高溫以及高應力影響的斷裂準則，并通過 Taylor 撞擊試驗與數值模擬的對比進行驗證。
J-C模型已經研究得比較成熟，國內外有諸多文獻發表。其將材料加工硬化效應、應變率效應和溫度效應解耦，方程形式比較簡單，便于工程應用。J-C模型已內置在很多大型商業有限元軟件如Abaqus中，在材料加工、汽車耐撞性檢驗、高鐵安全性測試、鳥撞飛機模擬等領域中得到了廣泛應用，為材料和結構設計提供了寶貴的技術參數和參考信息。但是，數值模擬的預測能力很大程度上依耐于模型參數的準確性，因此必須對材料J-C模型參數進行細致地實驗標定。
方程(1)和(2)右邊三項分別代表加工硬化效應、應變率效應和溫度效應對流動應力或斷裂應變的影響。式中A、B、C、n、m以及D1- D5均為模型參數。
圖 1 Johnson-Cook模型應用實例
南京智能制造研究院正致力于建設全面的Johnson-Cook材料數據庫，目前已擁有上千種不同牌號的數據，如有需要請聯系洽談。
圖2 Johnson-Cook材料數據示例
展開 FE-SAFE 材料庫簡介
疲勞分析的前提是需要準確的材料信息，在FE-SAFE軟件中為用戶tigong了材料庫的功能。以下是材料圖的截圖。
一、過濾器
在材料庫界面的最上方是過濾器，可以通過兩種方式對下面的材料庫中的材料進行篩選。
首先可以通過下拉菜單選擇相應的材料，列表中大致包括8種材料（鋁、鋼、球墨鑄鐵、灰口鑄鐵、不銹鋼、碳素鋼等）。
或者可以通過選擇指定的材料名稱進行篩選。
二、材料庫的結構
材料庫中的材料數據是樹狀結構的。第一層是數據庫。
主要裝載有7個默認的材料數據庫：
Local – 用戶默認文件夾下的樣品材料數據
System – 主要材料數據庫
Dang Van – 使用Dang Van準則的材料庫
AFS_Cast Iron – 多種鑄鐵材料屬性數據庫
Verity– 焊點的分析使用材料庫
Knockdown_example-Knockdown試驗材料庫
Critical_distance_methods-CDM試驗材料庫
第二層是材料名稱。
第三層就是材料對應的具體數值。
三、材料對應的參數簡釋
一種材料的相應參數，我們可以從下表中看出。
材料參數大致分為幾類：
gen – 一般的參數
text – 可讀寫的文本參數
css – 循環強度
en – 關于E-N曲線的參數
sncurve – 關于S-N曲線的參數
creep – 關于蠕變的參數
四、材料的編輯與改寫
我們知道，在材料數據庫里包含的是已經定義的材料，這些材料是可以被編輯的。
特別提示：一旦修改的參數是立即更新的，沒有返回鍵，修改需慎重！
展開 Moldex3D模流分析之材料測量及數據庫
整個成型工作流程中，涵蓋了大量寶貴的數據和經驗，包括材料特性、機臺規格、Moldex3D CAE分析項目、模具信息、試模條件和成型結果等。這時就需要Moldex3D iSLM，專為模具設計和塑料工程打造的云端數據管理平臺，可幫助企業儲存、管理和運用大數據庫。無論有多少回收料需要加工，iSLM 都可以幫助企業確實存取關鍵數據，以備將來使用。
透過取得準確的材料數據并善用模流分析軟件，即能驗證可再生性設計，并用最少的試模次數找到最優化的解決方案。更重要的是，透過減少試模過程中的廢料和重工成本來簡化生產，將可實現永續發展的愿景。
填寫Moldex3D在線展示服務窗體，即可了解模流分析軟件能為您帶來的效益。
體驗Moldex3D Material Hub材料云，取得8千多筆材料數據庫。
展開 工業仿真的基礎數據庫：Granta數據集
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展開 『下載』如何將拉伸試驗所得的材料數據輸入到材料庫中
如何將拉伸試驗所得的材料數據輸入到材料庫中，建立流動應力曲線
設計仿真 | 使用人工智能方法擴充Sabic材料數據
PART.01
背景介紹
材料數據在工程設計中起著至關重要的作用，但是通過實驗測試的方法不僅成本昂貴且研發周期較長。隨著使用的材料越來越復雜，包括成分、環境條件等多種因素，為了獲得材料數據需要進行大量測試，如何快速高效的獲得材料數據成為一個關鍵問題。
近年來人工智能（AI）和包含的機器學習（ML）發展迅速，利用AI/ML技術可以提供一種新方法來節約生成大型數據集的時間、精力和費用。所以材料供應商已逐步開始探索人工智能的潛力，來豐富他們的材料數據庫。
本文介紹了海克斯康利用一種新的基于物理信息的人工智能方法，通過少量測試數據即可實現材料數據的擴充，幫助用戶準確預測工程熱塑性塑料的性能，同時節省資金和時間。SABIC公司將上述解決方案應用到其ULTEM?樹脂產品中，在沒有溫度、應變率和加載角度條件的測試數據的情況下，準確地預測ULTEM?樹脂的拉伸應力-應變響應曲線。
PART.02
使用物理信息的AI方法
ULTEM?樹脂是聚醚酰亞胺（PEI）材料，非常適合多個行業的高要求應用。實際工程應用中，需要了解其在不同的溫度、不同的纖維含量及類型、不同的樹脂類型、不同的纖維曲線等參數情況下的力學性能，因此需要針對上千種不同組合的材料數據進行評估。
目前材料數據的生成方法主要有三種：實驗室測試、先進的材料建模和AI/ML方法。每種方法都有優缺點如圖1所示。
圖1. 三種材料數據生成方法的優缺點
為了克服傳統方法的局限性，海克斯康提出一種使用物理信息的AI方法，如圖2所示。該方法有效地結合了實驗數據、先進的材料模型和AI/ML方法，能夠對新材料數據進行快速、低成本的響應，實現豐富和高質量的材料數據庫。
展開 
數據庫連接池的優點運行原理，數據庫三范式，數據庫空值排序
數據庫連接池的優點運行原理:
在我們不使用數據庫連接池的時候，每次訪問數據庫都需要創建連接，
使用完成之后需要釋放關閉連接，而這樣是很耗費資源的。當我們使用
數據庫連接池的時候，在tomcat啟動的時候就創建了指定數量的連接，
之后當我們程序使用的時候就直接從連接池里面取，而不需要創建，同理，
當我們使用完的時候也不需要關閉連接，而是將連接返回到連接池中，供
其他請求繼續使用。
DBCP：比較穩定。
C3P0: 性能比較高。
數據庫三范式
第一范式：數據庫表中的所有字段值都是不可分解的原子值。
第二范式：需要確保數據庫表中的每一列都和主鍵相關，而不能只與主鍵的某一部分相關（主要針對聯合主鍵而言）
第三范式：需要確保數據表中的每一列數據都和主鍵直接相關，而不能間接相關
數據庫空值排序
【sqlserver】：
sqlserver 認為 null 最小。
升序排列：null 值默認排在最前。
要想排后面，則：order by case when col is null then 1 else 0 end ,col
降序排列：null 值默認排在最后。
要想排在前面，則：order by case when col is null then 0 else 1 end , col desc
【oracle】：
oracle認為 null 最大。
升序排列，默認情況下，null值排后面。
降序排序，默認情況下，null值排前面。
有幾種辦法改變這種情況：
（1）用 nvl 函數或decode 函數 將null轉換為一特定值
（2）用case語法將null轉換為一特定值（oracle9i以后版本支持。
展開 支持材料庫分類篩選！Simright 2018.6.29更新
https://www.simright.com/zh/blogs/simright-2018-6-29-cailiaoku/
更新語錄在大多數有限元分析軟件中，用戶每次分析都需要重復查詢、輸入材料參數，非常繁瑣。Simright本著“讓仿真變得簡單”的原則，創建了常用材料數據庫，并不斷完善豐富。但是材料庫中種類、數量增多后讓選擇變得困難起來，對此Simright本周新增了材料庫分類索引功能，讓你的分析設置變得更簡單！本次更新共有3項改進和修復，歡迎大家體驗，多提建議！希望大家支持云端CAE，支持Simright！
2018.6.23-2018.6.29
Simulator(在線結構分析軟件)
1.新增：材料庫添加分類索引。支持通過材料庫分類索引篩選材料（金屬、塑料、木材、其他）！
2.改進：優化動畫顯示配色方案。優化后處理動畫顯示時應力、位移云圖的配色方案！
Toptimizer(在線拓撲優化軟件)
1.新增：材料庫添加分類索引。支持通過材料庫分類索引篩選材料（金屬、塑料、木材、其他）！
⊙歡迎加入Simright QQ群：576512506
近期熱門：計算結果支持動畫顯示！Simright 2018.6.22更新修復Viewer IGES模型顏色顯示問題！Simright 2018.6.15更新多部件模型加載速度提升10倍！Simright 2018.6.8更新修復了接觸會導致計算失敗的問題!Simright 2018.6.1更新
支持圓孔中心約束(RBE2)！Simright 2018.5.25更新中國CAE走出國門，邁向世界_全球知名門戶engineering.com對Simright采訪報道
www.simright.com
展開 Moldex3D模流分析之Digimat-RP模組操作流程
定義Digimat 材料 (步驟2.1) (Define the Digimat Material (Step2.1))
這里提供3種定義材料性質的方式：
?Generic material data: Digimat-RP提供許多常用的纖維強化塑料，及其在不同溫度與濕度下的線彈性的材料性質。
?Digimat-MX database: 選擇Digimat-MX，會打開Digimat-MX的材料數據庫，里面有許多組材料模型，我們可以選擇符合的材料，并且加載Digimat-RP中。這些材料性質包括線彈性、塑性和熱塑性。
?Load material: 如果有已經建立好的材料檔(.daf/.mat)，可以由這個方式直接輸入。
在這個案例中，我們將從Digimat-MX的材料數據庫中輸入材料性質。
a.點擊New Digimat material
b.點擊 Import material from MX
啟動材料數據庫的服務器(步驟2.2) (Start the Local Database Server (Step2.2))
在啟動服務器之前，必須先建立一個材料數據庫的服務器，如果沒有建立材料數據庫的服務器，此處不再敘述。請參考Digimat 的使用手冊進行設定。設定完成后，方可進行下列過程。
a. 點擊 Database Tools
b. 點擊 Database Tools 窗口中的Database(s)
c. 點擊 Created Database(s) 選項，選擇將要驅動的數據庫服務器
d. 選擇Server
e. 顯示出下列的下拉選單，再點擊Start，驅動材料數據庫的服務器。
f. 點擊 OK來關閉訊息窗口
g.
展開 免費-塑料塑膠材料物性表屬性、性能參數查詢數據庫
阿技材料庫, 收錄100多個材料廠商，40000多個材料牌號。通過數據技術處理，實現技術參數精確搜索。
可以把以下屬性：
疊加篩選搜索，提高選材效率
并查看原廠物性表，查找供應商
基本信息搜索
1.種類 - ABS, ASA, AES, PC ,PBT, PC/ABS , PP, PEI, PPS, PA6, PA66, PPA,PPO, TPO, LCP ,PE等
2.產生廠商- 巴斯夫 (BASF)，杜邦 (DuPont)，帝斯曼 (DSM)，凱柏膠寶(Kraiburg Tpe)，科思創 (原拜耳)(Covestro)樂金LG化學 (LG Chem)，沙特基礎 (SABIC)， 埃克森美孚化工(ExxonMobil Chemical)， 索爾維(蘇威)(Solvay)等
3.增強填充%- 玻纖，礦物，玻璃微珠，碳纖，滑石粉，碳酸鈣，PTFE，芳綸纖維，長玻纖，長碳纖等
4.產品特性- 阻燃，抗靜電， 導電，導熱，食品接觸級，醫療級，光擴散，耐磨，尺寸穩定，易涂裝，電鍍，抗紫外線，耐水解，耐化學，激光標記，抗折白等。
5.法規認證- FDA, ROHS, NSF, ISO10993, NSF, RECAH等
技術參數搜索
6.物理性能- 密度，比重，MFR,MVR，收縮率，吸水率。
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