多尺度
關注創建者：CooperLing 創建時間：2022-08-25
多尺度的視頻教程
1-35基于matlab的多尺度排列熵（MPE）模型
基于matlab的多尺度排列熵（MPE）模型，首先通過對多尺度排列熵算法的參數時間序列長度 N、嵌入維數 m、延遲時間 t 和尺度因子 s 進行研究，得出對其參數優化的必要性。進而在綜合考慮參數影響的基礎上，以多尺度排列熵的偏度構造目標函數，利用粒子群優化算法(PSO)對多尺度排列熵算法(MPE)的參數進行尋優，得到最優參數。程序已調試通過，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。
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復合材料切削加工瓶頸與多尺度建模仿真技術探討
現有研究從不同維度推進復合材料切削機理的認知：任滿等學者聚焦SiCp/Al-Ti疊層界面的損傷演化機制，通過實驗觀察發現界面過渡區（厚度約5-15μm）是裂紋萌生的薄弱環節；李炳林團隊則致力于提升力-熱耦合模型精度，提出考慮顆粒-基體動態相互作用的修正本構方程，使切削溫度預測誤差降低至12%以內；滕龍龍等系統梳理了多尺度仿真方法體系，指出分子動力學（納米尺度）-離散元（介觀尺度）-有限元（宏觀尺度
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ABAQUS子結構和子模型綜合網課(結構多尺度)
結構多尺度建模-python二次開發對odb結果中宏觀模型局部的節點位移場輸出/歷史時間輸出提取、宏觀模型單元節點拓撲位置關系重構為細觀模型part實體、從宏觀模型提取某局部部分的邊界條件加載到細觀子模型或代表體積單元(RVE)上（位移、應力邊界條件一致）。
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多尺度的實例教程
因 此，對于大橋及特大橋橋梁檢測進行理論計算分析時， 可采用本研究提出的多尺度模型進行計算分析，既可提高計算精度，也可平衡計算時間成本。
參考文獻
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[2]王家林，李平.ABAQUS 箱型橋梁的 GUI 二次開發[J].重慶 交通大學學報（自然科學版），2009，28（6）：1000-1004，1024.
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展開 這類材料通常由注塑成型加工而成，因而產品內部的材料微觀結構（例如纖維方向及體積比）擁有非均勻分布的特點，并且其復雜的微觀結構導致了復合材料在宏觀尺度上表現出各向異性的非線性力學行為。因此，當對注塑成型的產品進行結構分析和性能預測時，傳統的數值方法與材料本構模型往往難以取得令人滿意的計算精度。
最近，LS-DYNA基于人工智能技術發展了一套嶄新的數據驅動多尺度計算技術，該技術集成了注塑成型過程模擬、材料多尺度力學建模、結構非線性有限元分析，以及基于物理的機器學習方法“深度材料網絡（DMN）”。DMN可以通過離線訓練學習隱藏在材料代表性體積單元（RVE）中的微尺度材料物理規律，經過訓練的DMN模型能夠準確地預測復合材料的非線性力學行為，并且其計算速度比傳統多尺度有限元模型快多個數量級。通過對不同纖維分布的微觀結構進行遷移學習，在通用非線性有限元分析軟件LS-DYNA內創建了一個可模擬預測各種短纖維增強復合材料的DMN數據庫。另外，借助前處理軟件LS-PrePost提供的映射功能，可以將模流分析軟件Moldex3D預測得到的纖維分布數據導入LS-DYNA，從而得到能夠對注塑成型復合材料結構進行高效非線性分析的多尺度有限元模型。
展開 這類材料通常由注塑成型加工而成，因而產品內部的材料微觀結構（例如纖維方向及體積比）擁有非均勻分布的特點，并且其復雜的微觀結構導致了復合材料在宏觀尺度上表現出各向異性的非線性力學行為。因此，當對注塑成型的產品進行結構分析和性能預測時，傳統的數值方法與材料本構模型往往難以取得令人滿意的計算精度。
最近，LS-DYNA基于人工智能技術發展了一套嶄新的數據驅動多尺度計算技術，該技術集成了注塑成型過程模擬、材料多尺度力學建模、結構非線性有限元分析，以及基于物理的機器學習方法“深度材料網絡（DMN）”。DMN可以通過離線訓練學習隱藏在材料代表性體積單元（RVE）中的微尺度材料物理規律，經過訓練的DMN模型能夠準確地預測復合材料的非線性力學行為，并且其計算速度比傳統多尺度有限元模型快多個數量級。通過對不同纖維分布的微觀結構進行遷移學習，在通用非線性有限元分析軟件LS-DYNA內創建了一個可模擬預測各種短纖維增強復合材料的DMN數據庫。另外，借助前處理軟件LS-PrePost提供的映射功能，可以將模流分析軟件Moldex3D預測得到的纖維分布數據導入LS-DYNA，從而得到能夠對注塑成型復合材料結構進行高效非線性分析的多尺度有限元模型。
展開 多尺度圖像在網絡中運行，并將結果使用平均池化組合起來。
使用平均池化作為一個組合策略，將所有尺度視為同等重要。然而，精細的細節通常在較高的尺度上被最好地預測，大的物體在較低的尺度上被更好地預測，在較低的尺度上，網絡的感受野能夠更好地理解場景。
學習如何在像素級結合多尺度預測可以幫助解決這個問題。之前就有關于這一策略的研究，Chen等人的Attention to Scale是最接近的。在這個方法中，同時學習所有尺度的注意力。我們將其稱為顯式方法，如下圖所示。
圖3，Chen等人的顯式方法是學習一套固定尺度的密集注意力mask，將它們結合起來形成最終的語義預測。
受Chen方法的啟發，我們提出了一個多尺度的注意力模型，該模型也學會了預測一個密集的mask，從而將多尺度的預測結合在一起。但是在這個方法中，我們學習了一個相對的注意力mask，用于在一個尺度和下一個更高的尺度之間進行注意力，如圖4所示。我們將其稱為層次方法。
圖4，我們的分層多尺度注意力方法。上圖：在訓練過程中，我們的模型學會了預測兩個相鄰尺度對之間的注意力。下圖：推理以鏈式/分層的方式完成，以便將多個預測尺度組合在一起。低尺度注意力決定了下一個更高尺度的貢獻。
這種方法的主要好處如下：
理論訓練成本比Chen方法降低了約4x。
訓練只在成對的尺度上進行，推理是靈活的，可以在任意數量的尺度上進行。
表3，層次多尺度注意力方法與Mapillary驗證集上其他方法的比較。
展開 AF多尺度孔隙處理軟件2D ￥96
AF多尺度孔隙處理軟件2D可在確保孔隙率不變的前提下，基于實際的孔隙圖像，進行孔隙的多尺度處理。
在工程實際中，一種材料的孔隙率參數易于測得，而材料的其他孔隙特征是難以測算的。針對這兩方面的問題，AF多尺度孔隙處理軟件2D采取指定孔隙率加材料圖片處理模式來進行生成多尺度孔隙圖片。具體而言，針對已知的孔隙率，軟件在進行孔隙處理中可保證孔隙率為定值，基本不發生改變，這樣就可控制孔隙率參數不變，研究孔隙的其他特征參數對材料性能的影響。而針對難以衡量的孔隙其他特征參數，如孔隙喉道、孔隙峰度、孔隙連通等特征，軟件采用基于圖像的處理模式，可在最大程度上保留原有的孔隙特征。對于黑白的二值圖片，軟件還提供自適應孔隙率測算功能，識別模式為白色為孔隙。
以下為處理文獻圖片的處理樣圖：
處理后的文件可進行有限元模型的建立，如COMSOL、ANSYS、Abaqus多尺度孔隙結構模型等：
說明提醒
軟件需要注冊，注冊后可永久使用，版本更新不影響注冊狀態，注冊請聯系QQ：1135122921。
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為解決這一問題，作者提出了一種并發多尺度建模方法：宏觀結構層面采用顯式有限元模擬方管壓潰；每個積分點內部嵌入一個由多個 FCC 晶粒組成的多晶聚集體；晶粒層面采用 Marin 晶體塑性模型描述滑移、硬化和晶格旋轉；最后通過 Taylor 型均勻化獲得積分點平均應力。這樣，宏觀有限元計算不再只依賴經驗塑性曲線，而是能夠實時考慮晶粒取向和織構演化對結構響應的影響。
我們可以作者提出的模型完整的構建一個考慮晶界多尺度模型，演示如何計算每個滑移系對應的晶界通透系數，并將其轉化為晶界障礙應力引入晶體塑性本構中。通過對比是否考慮晶界障礙項，可以觀察晶界附近滑移活動、位錯密度分布以及應變局部化特征的變化。
多尺度形貌與深度失效分析： 面對石化材料在應用中常見的基體劣化、助劑析出及加工成型失效等難題，中心依托場發射掃描電鏡（FE-SEM）、透射電子顯微鏡（TEM）及原子力顯微鏡（AFM）等尖端顯微成像技術，精準觀測聚合物共混物的相形貌與晶體演變，結合理化測試從納米尺度追溯失效誘因。
復合材料多尺度力學仿真中，代表性體積單元（RVE）的幾何建模與網格劃分是前處理階段的主要工作之一。受周期性邊界條件的約束，纖維在模型邊界處的切割精度直接影響后續網格匹配。當纖維端面與基體表面未能完全共面時，往往產生微小幾何階躍，導致節點投影誤差。這些問題在手動腳本處理時出錯的概率較高。
Zemax & Speos 2026 R1新功能</strong></p><p><img src="https://img.jishulink.com/202604/imgs/71b1f6f136f14ff4ad8bff49e98fad7f"></p><p class="ql-align-justify">本場網絡研討會將融合Ansys光學和光子學仿真軟件新功能，綜合了解端到端多物理場和多尺度仿真平臺
本次系列專題不僅覆蓋多物理場、多尺度的復雜系統仿真能力，還重點展示AI與仿真深度融合所帶來的效率與創新突破，這也呼應了近期啟動的“Ansys 2026全球仿真大會”仿真應用大賽。誠邀您報名參會，搶先洞察未來技術發展方向。
（* “Ansys 2026 全球仿真大會”仿真應用大賽新增「新興行業」賽道，聚焦人工智能、數據中心、光模塊、低空經濟等方向，鼓勵更多跨界融合與前瞻性探索。）
系統設計涵蓋從納米級晶體管到厘米級封裝以及更廣泛的范圍，因此，多尺度物理挑戰也變得越來越重要。應對廣泛物理尺度范圍的挑戰，需要仿真工具的支持，例如新思科技RedHawk-SC電源完整性仿真軟件、用于簽核的新思科技Exalto芯片優化電磁建模軟件、用于大型IP和3D集成電路（3D-IC）的新思科技PathFinder-SC靜電放電可靠性簽核，以及其他新思科技高性能計算（HPC）和數據中心解決方案。
巖土工程多尺度耦合分析。
實際結構往往包含大量細微特征與多尺度細節，若全部建模會導致自由度激增，并顯著提高接觸、材料與幾何非線性求解的難度，使計算成本和收斂風險不可接受。通過忽略對整體響應影響有限的局部特征，或將復雜連接等效為預緊力、約束或簡化接觸，可有效降低模型規模，使離散系統與求解器能力匹配。合理的幾何抽象還能改善網格質量、減少畸變并提升數值穩定性，從而在有限資源下獲得具有工程精度的關鍵響應。
Ansys的真正多物理場、多尺度仿真解決方案為先進碳化硅模塊的虛擬驗證提供了合適的環境。
Bazzano表示： “機械和熱機械仿真的有效性，對于我們的功率模塊分析具有同等重要作用。我們在Mechanical中完成了這一分析，它是一款值得信賴的求解器，對于我們在開發過程中了解SiC MOSFET設計的結構完整性非常重要。得益于此，我們能夠盡早發現潛在問題，并顯著減少原型設計和開發活動。
