模型校準
關注創建者：上海安世亞太 創建時間：2022-11-02
模型校準的視頻教程
如何準確獲取高應變速率拉伸性能的應力應變曲線
這些參數可以用于建立材料模型，進行碰撞事故中材料的動力學分析和反應預測，幫助工程師優化設計，提高碰撞安全性。 整車碰撞仿真分析（圖片來源：網絡） 結構仿真分析：在結構仿真分析中，高速拉伸測試的數據可以用于驗證和校準結構材料模型。通過與實驗數據的對比，可以評估結構的強度、剛度等性能，并確定是否需要進行結構優化和改進。
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模型校準的實例教程
背景介紹
無論什么學科，什么類型的仿真模型，都會設置各種參數的數值。由于種種原因，部分參數的預估和猜測是不可避免的。但是參數的預估和猜測會導致仿真模型準確性不足，和實際物理場景不一致。由此，仿真模型得到的結果可信度會大打折扣。
兩者有多接近？
為此，提出了模型校準的概念。所謂模型校準，是通過對仿真模型的參數進行不斷調整，以使仿真模型的參數和物理實際充分接近的迭代過程。
在電子熱仿真中，通常涉及模型校準的是元器件級和板級的仿真。
元器件級熱仿真
板級熱仿真
通過模型校準，不僅可以提高仿真模型的可信度，也可以提高仿真模型針對不同物理場景下的可重復利用能力，得到的某些參數可以在整機和環境級分析中提供元器件相關的更準確參數。
模型是否進行過校準，其仿真結果可能會有較大差異。
某型號芯片熱仿真模型校準前后的節溫比較
模型校準前后，在第一個脈沖結束時溫度分布對比
Flotherm軟件可以和T3ster熱阻測試儀聯合應用，對模型進行校準。其校準流程如圖所示。
展開 其流程如圖所示：
信號模擬曲線圖如下所示，模擬曲線充分覆蓋了參考曲線，說明給定的參數范圍足夠以進行校準，最優值紅色曲線與參考值綠色曲線幾乎重合，算法很好地收斂到較小的信號差異。
下表是系統參數初始值與反演值的對比，模型信號差異很大程度上得到縮減，參數反演分析使模型得到校準，仿真擬合曲線和參考曲線之間實現了出色的一致性。
模型校準和參數反演，將產品的特性被準確、清晰地仿真模擬，不再過保守設計，研發人員可以利用高置信度的虛擬樣機，進行高效的結構優化設計，大大降低產品的成本和增強品質競爭力。
另外optiSLang可以集成到Workbench界面，直接讀取Workbench中Mechanical的分析流程中的參數。上述案例用Workbench界面分析時的流程如下圖所示。
利用optiSLang模型標定與參數反演功能，可以讓我們的仿真模型更加準確，從而保證仿真結果更加精確。
文章來源于上海安世亞太 ，作者陳志梅
展開 CAE計算的力學曲線與實驗測得的力學曲線擬合存在偏差，利用Hyperstudy校準CAE模型參數，校準后的參數輸入CAE模型，最終實現計算的力學曲線與實驗測得的力學曲線擬合
為了獲得可靠結果，多體模型的未知、不精確、不可測量的參數在過程早期需要對其進行調試，這種調試就是所謂的校準過程。當模型的輸出與實驗測量的相應信號匹配時終止校準，校準過程通常非常耗時且執行起來很復雜。實現此目的的最佳方法是將參數化模型連接到自動多目標優化器。本案例的冰箱壓縮機應用中，RecurDyn模型通過modeFRONTIER的算法進行調整，直至仿真的加速度與測量的加速度相匹配。
· 依托準確的湍流、傳熱、MDI、EGR、燃油揮發性等模型，可實現燃燒和排放預測。
· 適當地考慮化學反應動力學，涵蓋點火、熄火、失火、火焰傳播和排放多個過程。
· 易于與一維軟件（例如GT-POWER）耦合計算。
SRM Engine Suite耦合具有后處理模塊的一維計算軟件
· 使用簡便。預置了豐富的反應器模型，用戶可直接復制使用，如壓燃直噴發動機、直噴-火花塞點火發動機、均質壓燃發動機、CV、CP、PSR、PFR、尾氣后處理（例如DOC、SCR、顆粒過濾）等。
反應器模型
· 具有模型校準與驗證功能。MoDS基于機器學習，可根據實驗數據（如壓力、排放）對計算模型進行校準，經校準后的模型可以提升預測準確度。
校準原理
校準后理化模型與實驗數據對比
產品應用
動力總成
· 重型與常規車輛、非公路機械和船舶內燃發動機模擬與分析
· 燃料，燃燒，排放和性能分析
· 耦合CAE,1D CFD,3D CFD
能源 & 化工
· 流程和系統的技術經濟及敏感性分析
· 化學和能源過程的流程工程分析
· 氣相合成有機和無機納米材料
案例1：重型發動機燃燒和排放
本案例為 CMCL Innovations 與卡特彼勒公司的合作項目，CMCL數字工程應用于卡特彼勒C4.4重型壓燃柴油機的測量數據，以實現燃燒特性和發動機排放預測。
案例2：汽車尾氣納米顆粒排放瞬態模擬
針對汽車尾氣中的納米顆粒較難檢測的問題，本案例展示CMCL軟件中kinetics & SRM Engine Suite在物理化學建模中預測發動機氣相及顆粒物排放的能力，以及MoDS生成用于瞬態仿真的高維與快速響應替代模型的能力。
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這意味著測量算法在一個較大的景深范圍內，都使用的是同一套反卷積校準模型，從而從原理上消解了因離焦引入的變形和測量誤差。再配合相位恢復算法做的是數學上的反向計算，而非統計上的“猜測補全”，最終得到的“超景深精密測量方案”具有物理上可以追溯的計量精度。
公司的計算成像全景深無焦點技術已達高水平，廣泛應用于航空航天、工業檢測、自動駕駛、生物醫療等領域。
粘-超彈耦合本構模型構建
對于需要同時模擬大變形超彈性與時間依賴性的復雜工況，我們可提供粘-超彈耦合本構模型的校準服務，將超彈模型與粘彈性模型無縫結合。
模型校準與外推風險
若僅依靠0-50%應變范圍的等雙軸數據，所擬合的模型完全無法預測材料在100%-200%應變下的硬化行為。用此模型進行大變形仿真，會嚴重低估結構剛度，可能導致產品在設計中產生過大的位移或密封失效風險。
提升仿真置信度
當等雙軸測試數據能覆蓋至200%甚至300%的應變時，本構模型的擬合就建立在“內插”而非“外推”的基礎上。
技術亮點：搭載 AI 算法，可自動識別關節異常磨損，提前預警故障風險，測試數據與仿真模型實時校準，將模型誤差從 15% 壓縮至 5% 以內。
3.
校準超彈性材料6個月前
它需要特殊的材料模型和材料性質校準，以考慮超彈性行為。
在本案例中，超彈性通過Mooney-Rivlin材料模型進行建模。提供多組實驗測試數據用于材料性質校準。按照說明文件復現校準過程。之后，對樣品進行拉伸和扭轉模擬，獲得力矩與旋轉曲線。把結果和實驗結果對比，看看是否匹配。
Ansys Hybrid Analytics使用AI/ML技術將數據模型和物理模型進行融合，對模型進行高精度校準和不確定度量化。立即點擊查看
視頻也將詳細介紹如何準確模擬熱塑性材料在不同方向上的力學行為，涵蓋材料模型的選取、參數設置以及如何通過實驗數據校準模型，以確保仿真結果的可靠性。此外，視頻還將展示實際案例，幫助用戶更好地理解各向異性建模在工程應用中的重要性。無論您是初學者還是經驗豐富的工程師，該內容都將為您提供實用的指導和技巧，助您在LS-DYNA中更高效地進行塑料材料仿真。
01->人車模型雙校準-優化1
首先其基于Giulia的實車數據和模型，對VI-CarRealTime駕駛員的模型進行調整，以匹配阿爾法羅密歐車手的習慣，如調整預瞄時間，換擋操作，離合和油門的上升和下降時間。
（三）熱仿真模型校準
T3ster 的測試結果可生成熱阻熱容模型，供熱仿真軟件使用。同時，其測試數據能夠用于校準詳細的仿真模型，提高熱仿真的準確性和可靠性，使得工程師在設計階段能夠更準確地預測產品的熱性能，減少設計迭代次數，縮短產品上市時間 。
（四）研發創新
在半導體和電子領域的研發過程中，T3ster 可用于研究半導體器件的熱特性，評估新型封裝材料和結構的熱性能。
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講師：
張旭 | Ansys高級應用工程師
主要負責Ansys Digital Twin、ROM和AI技術的推廣與應用，以及本地客戶的技術支持。
