跨尺度模型的案例
IJP：從RVE到組件的跨尺度預測
為了克服多尺度模型在單個尺度上預測的不足，來自凝固加工國家重點實驗室的Xinxin Sun等人將元胞自動機晶體塑性有限元法和人工神經網絡巧妙地結合起來，建立了從代表體積元(RVE)到組分的跨尺度整體預測模型。CACPFEM模型充分耦合了非均勻變形和微觀結構演變，如動態再結晶(DRX)，用于解釋RVE的響應。為了反映應變率、溫度、微觀結構和變形模式對響應的依賴性，對RVE施加了大量恒定和變化的加載路徑。所有的響應(包括力學和微觀結構的響應)形成了一個巨大的數據庫，在此基礎上，通過訓練、驗證、測試和循環優化，建立了具有Marquardt-Levenberg (M-L)算法的反向傳播(BP) ANN模型。人工神經網絡模型的輸出設置為微觀結構演變(包括DRX體積分數和平均晶粒尺寸)和取決于加載路徑和微觀結構的J2-JBOY3樂隊本構模型的動態變化的宏觀尺度參數，然后應用于有限元模型以預測部件的響應。因此，建立了一座橋梁來連接RVE和組件的響應。反過來，部件局部區域的變形歷史也可以應用于RVE，以進一步研究微尺度變形機制和微結構演化。利用跨尺度模型，得到了反映各向異性、拉壓不對稱性、應變率、溫度、微觀結構和變形模式依賴性的結果。它得益于基于物理的CACPFEM、依賴于變形條件和微結構演化的J2-JBOY3樂隊本構模型、優化的ANN模型以及它們的創新組合。優化策略保證了跨尺度預測的準確性。跨尺度模型在旋轉坯料單軸壓縮中的應用以及在新形狀坯料的屈服面預測和鍛造過程中的推廣，表明了該模型的跨尺度預測能力。
圖1 跨尺度模型的框架
跨尺度模型的框架，如圖1所示，該框架基于四個部分和三種優化方法的組合。
CACPFEM用于數據樣本生成:CACPFEM模型充分耦合了非均勻變形、力學響應和微結構演化之間的相互作用。
展開 江蘇科技大學《CS》：碳纖維復合材料鉆孔過程動態漸進破壞的跨尺度模擬
圖1 跨尺度有限元鉆孔原理圖
在RVE模型上選取多個參考點來計算纖維和基體的微觀應力。同時，在三個方向和剪切面分別施加不同法線方向和剪切方向的荷載，可以得到相應的應力響應。本研究選取最危險的點來判斷RVE模型在多軸加載下的單元失效，如圖2所示。
圖2 RVE模型和在纖維和基體成分中的相應參考點
如圖3所示，11、22、33、12、23、13分別表示沿X、Y、Z方向的三個單軸拉伸，以及沿Z、X、Y平面的宏觀剪切。
圖3 RVE模型的宏觀應力載荷
圖4a給出了損傷前后纖維受拉和壓縮的應力-應變行為。另外，該文采用Von Mises屈服準則對基體的拉、壓破壞準則進行預測，如圖4 b所示。
圖4 纖維和基體在拉伸和壓縮下的應力-應變行為
圖5為通過VUMAT實現的邏輯算法流程圖，跨尺度數值實現的過程主要分為三個步驟。
圖5 ABAQUS/ Explicit中對跨尺度模型的VUMAT數值算法流程圖
圖6為混合模型的牽引-分離關系圖。
圖6 雙線性內聚模型（混合模式）
圖7a給出了開發的ABAUQS-Python代碼腳本。
圖7 用于計算RVE中SAFs的ABAQUS-Python代碼腳本流程圖
根據文獻中RVE模型的分析結果，可以將RVE各點的微觀應力分布視為SAFs，如圖8和圖9所示。
圖8 纖維參考點中的SAFs
圖9 基體參考點中的SAFs
利用ABAQUS/Explicit軟件建立了相應碳纖維復合材料的鉆孔三維有限元模型。相應的鉆孔CERPs跨尺度有限元模型和TDR參數如圖10所示。
展開 OAS跨尺度仿真精準實現
本項目基于 OAS 光學軟件，通過幾何與波動光學跨尺度仿真、光機一體化建模及多維度性能優化，構建高性能投影物鏡方案，突破傳統設計中像差耦合、雜散光干擾等核心瓶頸。
案例設置與操作
模型構建
依托 OAS 光學元件數據庫，精準導入透鏡組、光學支架等核心組件參數，快速搭建投影物鏡完整光學模型。利用軟件內置輕量化 CAD 核心，實現光學透鏡與機械結構的一體化建模，支持參數化與自由建模雙模式，精準控制透鏡間距、面形公差至微米級，避免機械結構對光路的遮擋與干擾，保障光學系統與機械結構的適配性與穩定性。
參數配置
以高分辨率、低畸變及大視場為核心設計目標，針對性設定光學性能、結構適配、場景應用等關鍵參數。通過 OAS 實時光路預覽功能，動態觀測不同參數下的光路傳播狀態，實時優化透鏡面形、曲率及組間排布方式，確保在光學系統緊湊設計的基礎上，滿足光刻、投影顯示等不同場景的成像需求。
展開 OAS軟件跨尺度仿真來助力
案例設置與操作
模型構建
基于 OAS 軟件光波導模塊與 CAD 建模內核，搭建 AR?HUD 衍射波導完整 3D 模型，精準還原波導基板關鍵參數，匹配實際工程加工標準。軟件自動生成衍射光波導初始模型，支持 k 空間可視化與光柵結構參數化編輯，可快速導入實測輪廓數據或自定義光柵形貌，完成耦入 / 耦出 / 擴瞳光柵的一體化建模，確保系統裝配關系與光路傳輸路徑高度貼合實裝狀態。
探測器與參數設置
對 OAS 軟件分布式探測器進行精細化配置，依據車載 AR?HUD 視場、出瞳直徑、眼動范圍與工作波段設定接收區域、光線閾值與采樣密度。開啟偏振分析、衍射效率計算、足跡分析及 PSF/MTF 評估功能，精準捕捉光束耦入、波導內全反射、擴瞳及耦出全過程的光場分布、能量衰減與像質變化，保障仿真數據的客觀性與針對性，為系統性能量化評估提供穩定可靠的檢測基礎。
分析優化
采用 OAS光線/光束序列/非序列追跡，完成從投影光機到眼盒的全系統非序列仿真，生成 3D 光束傳播追跡圖，直觀呈現衍射、反射與擴瞳路徑。依托輻照度、衍射效率、視場均勻性與像質分析工具，量化輸出耦合效率、能量均勻性、色偏及 MTF 曲線，快速定位光柵參數誤差、波導缺陷與雜散光來源。結合軟件自動優化引擎，對光柵周期、深度、占空比及波導傾角進行多目標迭代優化，提升耦合效率與視場均勻性，抑制色散與雜散光，在設計階段完成性能達標驗證，顯著縮短開發周期與試驗成本。
展開 
空間大跨桁架結構多尺度節點有限元分析
空間大跨桁架結構多尺度節點有限元分析
2026 | OAS光學軟件-幾何光學與波動光學跨尺度仿真
此外，軟件構建的光學模型能夠自動適配主流供應商的光學元件數據庫，為光學研究與實踐提供了極具價值的專業工具支持。
應用領域
OAS光學軟件在汽車制造、通信工程、虛擬現實、安防監控、工業檢測、光學儀器研發以及激光加工等眾多領域都有著極為廣泛且深入的應用。其憑借著先進的算法和強大的功能模塊，能夠精準地模擬光線傳播、分析光學系統的性能，為各領域的光學設計項目提供全面且高效的解決方案。
軟件主界面
軟件特色
OAS光學軟件支持從幾何光學到波動光學的跨尺度仿真，實現幾何光學下的序列與非序列光線追跡，以及波動光學的全維度分析，能夠滿足車燈設計、鏡頭像質評估、微納光學器件、激光應用系統、光波導系統等前沿領域的需求，為客戶提供全面且專業的解決方案。
02/幾何光學
在幾何光學領域，OAS 軟件基于光線追跡核心算法，為光學系統的研究與設計提供了高效、精準的一體化分析手段。
成像設計解決方案
光學軟件為成像系統設計提供從建模、優化到分析的一體化平臺。它支持從基礎透鏡到復雜多重結構系統的建模，可靈活設置孔徑、視場等關鍵參數并進行實時光路預覽。軟件內置優化算法，支持像差自動校正、多配置優化和公差分析，能針對多目標進行自動化迭代優化。在分析方面，軟件提供全面的像質評估工具，包括MTF、點列圖、波前圖等，支持對成像系統的核心性能進行專業評估。
照明與汽車光學解決方案
軟件為照明和車燈設計提供了強大的虛擬仿真與優化功能，能夠進行精準的光學性能與效果分析，完成自動化參數優化與方案驗證。
展開 OAS光學軟件跨尺度仿真來助力
OAS 憑借跨尺度仿真、一體化光機建模及全面性能分析能力，可為 DMD 投影燈及同類數字光學系統提供從概念設計到工程驗證的完整解決方案，有效縮短研發周期、提升產品性能與可靠性。
基于 ABAQUS 的多尺度有限元模型橋梁檢測與評估
由此可得，采用 MIDAS 軟件梁單元模型進行有限元分析時，計算結果偏差 較大；多點約束法在多尺度有限元模型的力學計算 中是可行的、正確的，既滿足了計算結果的準確性又大大減少了計算成本。
3 工程實例分析
3.1 工程簡介
為了驗證多尺度有限元模型在橋梁檢測中的 適用性，以福建某實際工程大橋為例進行驗證分 析。該大橋左幅起點樁號 K0+091.014， 終點樁號 K0+697.514， 橋梁長 606.5 m， 橋跨布置為 5×（4× 30）m 預應力現澆箱梁。右幅起點樁號 K0+211.014， 終點樁號 K0+697.514，橋梁長 486.5 m，橋跨布置為 4×（4×30）m 預應力現澆箱梁。橋梁按雙幅設計，兩 幅之間設 5 m 中分帶，單幅橫斷面布置圖見圖 4，具 體截面尺寸及實景見圖 5~6。
3.2 構建多尺度有限元模型
使用 ABAQUS 軟件對該橋進行計算分析，依據 CJJ/T233-2015 《城市橋梁檢測與評定技術規范》以 及該橋的對稱性、 重復性特點， 取左幅第二聯的 120 m 連續梁進行有限元分析， 測試重點關注區域 為墩頂截面及每跨的跨中截面，因此在建立多尺度 模型時將墩頂 1.4 m 及每跨 6 m 跨中位置建立精 細化有限元模型，其余位置按宏觀有限元模型進行 建立。精細化有限元模型和宏觀有限元模型用多點 約束法進行連接，保證節點過渡的協調，建立的多尺度有限元模型見圖 7。
3.3 測點布置及加載方案
本次橋梁靜力荷載試驗的加載工況，分為 3 級 逐級加載到最大荷載，然后一次性卸零。采用水準 儀測量測試跨跨中截面的撓度值，采用應變計測量 測試跨跨中截面和支座截面的應變值。測點布置見 圖 8~10，加載位置見圖 11。
展開 COMSOL建立孔隙尺度多孔介質結構模型教程
通過軟件將png格式的圖片轉換為DXF格式文件，也就是AutoCAD支持的文件：
下一步打開COMSOL軟件建立二維模型，導入事先準備好的dxf模型，需要注意導入選項選擇【不接合】
然后通過轉換為實體命令將圖形的外側輪廓及內部孔隙分兩步轉換為實體，這里在選擇內部孔隙時可采用全選的方式更快速的選擇。
通過布爾操作與分割中的差集做差，將孔隙部位挖空。
網格劃分等后續操作：
本教程用到的CAD文件下載：
AbyssFish.rar
隨機孔隙建模軟件：
隨機微觀孔隙2D軟件
【AI+波浪補償】AR模型實時船舶運動預測中的尺度效應
船體的差異呈現出不同的船舶運動特性，從而影響實時預測模型的性能。本研究利用AR模型研究了實時運動預測中的船體尺度效應。應用切片理論生成船舶數據集。這些具有不同頻譜特征的船舶運動數據集被用于實時預測模擬中。本研究探討了頻譜帶寬、峰值頻率和船體尺度如何影響預測性能，并根據數值模擬結果得出結論。預測精度與頻譜帶寬和峰值頻率呈負相關。在船體尺寸相同的情況下，AR模型對主尺寸較大的船舶性能較好。根據上述規律性，初步建立了評價最大可預測時長的經驗公式。
清華大學CJChE丨基于自適應多尺度卷積神經網絡的化工過程故障診斷模型
由于原料性質、設備損耗以及外界環境等條件的變化，化工生產裝置運行工況隨之波動，因此傳感器監測的過程變量會包含具有不同時間尺度的數據特征。盡管近年來深度學習在故障診斷領域取得了很大進展，但大多數模型都無法高效提取多尺度數據特征，也難以在跨工況任務上展現較好的魯棒性。本文提出了一種基于自適應多尺度卷積神經網絡的化工過程故障診斷模型AMCNN，可以自動從時間序列數據中挖掘多尺度特征，同時模型中自適應注意力機制有助于選擇與故障狀態聯系更緊密的關鍵特征加以訓練，受度量學習啟發引入的三元組損失函數用于提升模型對多工況故障特征的泛化能力。本文采用連續攪拌反應器仿真系統和田納西-伊斯曼過程模擬數據集對所提方法的效果進行驗證，實驗結果證明AMCNN模型具有優異的故障診斷性能和跨工況通用性。
成果展示
本文構建的自適應多尺度卷積神經網絡模型結構如下圖所示，AMCNN整體由三部分模塊組成，分別是多尺度卷積模塊、融合兩種機制協同作用的自適應注意力模塊和三元組損失優化模塊，分類器用于輸出故障類別。
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【11月16日-19日 北京】關于舉辦“大尺度VIC水文模型的開發與應用”培訓班
關于舉辦“大尺度VIC水文模型的開發與應用”培訓班
培訓背景
受全球環境變化和經濟快速發展的影響，我國水短缺、水污染、水生態、水災害、水管理五方面問題復雜交叉，直接涉及國家多方面的安全，是一個復雜的水系統問題。解決上述水問題的核心是水循環基礎研究，需要深入研究以流域水循環為紐帶的水系統各部分的聯系與反饋機制，以多要素、多過程、多尺度流域水循環綜合模擬為核心技術支撐，探討良性水循環維持的途徑。因此，在當前全過程、多要素的現代水資源綜合管理中，流域水循環模型是一個關鍵的核心支撐技術。流域水循環模型很多，其中大尺度的陸面水文模模型VIC是入選國際PILPS計劃的模型，已被國內外廣泛應用于流域陸面水文過程模擬研究中，其開發和應用具有廣闊的前景。但鑒于該模型相對復雜、運行難度較大，應廣大水利技術工作者的要求，北京中技培咨詢服務中心特舉辦“大尺度VIC水文模型的開發與應用培訓”，相關具體事宜通知如下：
時間地點
2018年11月16日-19日 地點：北京
（時間安排：第一天報到、授課三天）
培訓對象
各省市、自治區從事水資源研究、水資源規劃、陸面水文過程、區域生態環境研究與規劃的專業技術人員，各高校及科研院所的科研人員及研究生。
培訓目標
1、 提高VIC模型在流域綜合管理中的開發與應用水平；
2、提高水利、環保研究中流域水循環模擬技術的應用水平。
培訓方式
1、課程講座； 2、上機操作；3、專題小組研討與案例講解分析結合。
主講專家
長期從事水文模型開發、流域陸面水文過程模擬/預報/預估方面的工作，熟悉各類常用的水文模型的運行和開發！ 主持和參加了多個國家級科研項目，在國內外高水平的水文專業刊物發表了多篇科研論文。
展開 Speos案例 | 基于Speos的衍射波導AR風擋HUD系統仿真解決方案
1.2 行業研發仿真痛點
衍射波導AR HUD跨尺度光學特性顯著，納米級光柵結構與宏觀鏡頭、風擋、波導結構相互耦合，研發過程面臨多重仿真難題：
跨尺度仿真割裂：納米光柵衍射特性與宏觀鏡頭光路無法同步建模分析；
多部件協同難：投影鏡頭、耦合光柵、光波導、車載風擋的光學匹配難以校驗；
真實場景適配弱：無法模擬日光干擾、環境路況、人眼實際視覺感知效果；
性能量化缺失：視場角、成像均勻性、光效、雜散光等關鍵指標難以精準測算。
Ansys Speos依托多軟件協同能力、非序列光線追跡、物理無偏渲染技術，完美解決上述痛點，實現AR HUD從部件設計到系統級驗證的全流程仿真落地。
基于Ansys一體化AR HUD仿真架構與軟件分工
本次AR風擋HUD仿真采用Ansys三大光學軟件協同作業模式，各軟件各司其職，數據無縫流轉，最終由Speos完成系統級集成與分析。
圖1：AR HUD仿真全流程架構圖
2.1 Ansys Zemax OpticStudio：投影鏡頭系統設計
作為專業光學鏡頭設計工具，負責AR HUD投影光路核心設計：
設計三片式投影鏡頭模組，搭配雙膠合透鏡結構，有效校正色差與球差，保障全視場成像清晰度；
鎖定核心光學參數：系統視場角22°、總長106mm、光源與首透鏡間距45mm、入瞳直徑10mm；
支持通過Export Optical Design to Speos功能導出.odx格式文件，完整留存鏡頭幾何結構、位置姿態、材料及鍍膜參數，直接對接Speos。
展開 智能制造的核心技術之數字孿生（二）
數字孿生應用的前提是各個環節的模型及大量的數據，那么類似于產品的設計、制造、運維等各方面的數據，如何產生、交換和流轉？如何在一些相對獨立的系統之間實現數據的無縫流動？如何在正確的時間把正確的信息用正確的方式連接到正確的地方？連接的過程如何可追溯？連接的效果還要可評估。這些正是數字主線要解決的問題。CIMdata推薦的定義：“數字主線指一種信息交互的框架，能夠打通原來多個豎井式的業務視角，連通設備全生命周期數據的互聯數據流和集成視圖”。數字線程通過強大的端到端的互聯系統模型和基于模型的系統工程流程來支撐和支持，圖7是其示意圖。
圖7 數字線程的示意圖
數字線程是與某個或某類物理實體對應的若干數字孿生體之間的溝通橋梁，這些數字孿生體反映了該物理實體不同側面的模型視圖。數字線程和數字孿生體之間的關系如圖8所示。
圖8 數字孿生體與數字線程的關系
從圖8可以看出，能夠實現多視圖模型數據融合的機制或引擎是數字線程技術的核心。因此，數字孿生的概念模型中，將數字線程表示為模型數據融合引擎和一系列數字孿生體的結合。數字孿生環境下實現數字線程有如下需求：
（1）能區分類型和實例；
（2）支持需求及其分配、追蹤、驗證和確認；
（3）支持系統跨時間尺度各模型視圖間的實際狀態記實、關聯和追蹤；
（4）支持系統跨時間尺度各模型間的關聯和及其時間尺度模型視圖的關聯；
（5）記錄各種屬性及其隨時間和不同的視圖的變化；
（6）記錄作用于系統以及由系統完成的過程或動作；
（7）記錄使能系統的用途和屬性；
（8）記錄與系統及其使能系統相關的文檔和信息。
數字線程必須在全生命周期中使用某種“共同語言”，才能交互。例如，在概念設計階段，就有必要由產品工程師與制造工程師共同創建能夠共享的動態數字模型。
展開 伏圖?電子散熱仿真軟件 v2023 介紹
2、全尺度熱仿真
可實現從封裝級、PCB級到系統級的全尺度建模；可支持跨尺度、曲面模型的正交網格剖分；可覆蓋自然輻射散熱、強制風冷、混合液冷、相變制冷、熱電制冷等豐富的散熱場景。
3、高效分析
耦合式CFD求解算法，具備更好的收斂性；自動計算合理的初始場、求解控制參數與收斂條件，簡化設置要求；結果可視化，自動統計器件的流動傳熱數據，迅速定位散熱瓶頸。
申請試用：https://www.simapps.com/v2/tool/electronic-cooling
