多尺度模型
關注創建者：CAEer吳皓 創建時間：2023-09-12
多尺度模型的視頻教程
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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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
三者形成“現象揭示-模型構建-方法綜述”的邏輯遞進關系，共同凸顯多尺度建模在破解復合材料切削難題中的核心價值——既能捕捉增強相顆粒的微觀斷裂行為，又可預測構件宏觀加工質量，為工藝參數優化與刀具設計提供科學依據。
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多尺度模型的實例教程
3.4 靜載結果分析
將分級加載的結果進行匯總，采用多尺度有限元 模型計算的結果與實測值進行對比，同時由 CJJ/ T233-2015《城市橋梁檢測與評定技術規范》中規定校 驗系數 η 為實測應變（撓度）與理論計算應變（撓度） 之比。應變結果匯總見表 3～4，撓度結果匯總見表 5。
由表 3～5 可知，校驗系數大小比較均勻，校驗 系數位于 0.5~0.9，小于 CJJ/T 233-2015《城市橋梁 檢測與評定技術規范》中的規定限值 1，所以該大橋 剛度滿足試驗荷載要求。
3.5 模態分析
福建某實際橋梁工程多尺度有限元模型計算 的理論基頻和實測基頻分別為 4.07、4.79 Hz， 可知 多尺度有限元模型計算的橋梁基頻和實測基頻基 本一致， 再次說明了多尺度有限元模型的正確性。實測的自振頻率大于有限元軟件的計算值，說明該 橋梁的性能滿足要求。
4 結語
橋梁結構關鍵部位應力及變形是橋梁檢測重 點關注的指標，為了獲得更加準確的計算精度，精細 化網格劃分造成的計算成本也成倍增加。為了平衡 二者的對立關系，以 ABAQUS 軟件為依托，將橋梁 檢測中重點區域進行精細化建模并準確、合理地連 接到整體模型中，以此建立可以細致分析重點區域 受力情況地多尺度有限元模型，并分別通過矩形截 面簡支梁及福建某實際橋梁工程為例，來驗證本研究提出的多尺度有限元模型的準確性，研究結果表明：
（1）采用多點約束法可準確實現不同網格大小 的有限元模型之間的連接， 形成多尺度有限元模型；
（2）多尺度有限元模型網格單元數、節點數均比 精細化有限元模型少，使計算時長大大減少；
（3）多 尺度有限元模型撓度值、應力值、應變值等計算與 精細化有限元模型得到的計算結果誤差在 3%。
展開 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。
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 圖1 精沖用鋼C15E
基于精沖鋼微觀組織的多尺度模擬
通過數值模擬研究不同微觀組織特征對材料性能的影響是目前精沖成形研究的一大熱點，越來越多的模擬研究傾向于將宏觀有限元模型和微觀組織模型（如代表體積元RVE模型)結合，以對實際宏觀成形過程中的特征變形區域構建局部的微觀組織模擬。
宏微觀建模
根據精沖試驗中模具的實際尺寸在ABAQUS/Explicit中建立二維宏觀有限元模型，如圖2a所示，以獲得關鍵區域的變形情況。精沖變形主要集中在間隙處的剪切區域，因此對該區域進行網格加密處理。此外，對剪切區域除中心一層單元以外的單元運用ALE自適應網格的方法，防止網格畸變。中心區域的一層單元將以正常的拉格朗日模式變形，有限元軟件記錄單元節點的位移變化。
圖2 多尺度精沖有限元模型
RVE建模方法有兩種：一種是利用軟件生成理想化退火態的球形碳化物顆?！F素體基體RVE模型，另一種是基于真實的金相組織建立珠光體—鐵素體RVE模型，如圖2b所示。
微觀組織建模
⑴理想化退火態微觀組織RVE模型。
上文提及的兩種RVE模型建模方法，同樣適用于純微觀模擬研究，區別僅在于模型的邊界條件。若對RVE模型施加拉伸或剪切邊界條件，可分析材料不同的微觀組織對拉伸或剪切性能的影響。在冷軋鋼的退火態微觀組織中，滲碳體近似于球狀顆粒，或隨機或以碳化物帶的形式分布在鐵素體基體中。因此建立的二維RVE模型將滲碳體等效為圓形的第二相顆粒，利用軟件直接生成不同直徑、不同體積分數或不同分布狀態的球狀顆粒。在純微觀模擬研究中，考慮到球狀滲碳體的實際尺寸，將RVE模型整體尺寸設為20μm×20μm。
為了方便與后文中基于金相組織的RVE模型作對比，再以同樣的方法在更大的尺度上建立理想化退火態微觀組織RVE模型作為子模型，研究組織對精沖性能的影響。
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多尺度模型的相關專題、標簽、搜索
多尺度模型的最新內容
文章名稱《Concurrent multi-scale crush simulations with a crystal plasticity model》
DOI：10.1016/j.tws.2011.12.019
在汽車防撞梁、吸能盒和薄壁管結構中，壓潰吸能能力直接影響結構安全性。傳統有限元分析通常采用各向同性塑性模型，通過宏觀應力–應變曲線描述材料響應。但實際金屬材料并不是“均勻黑箱
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。
<p>本算例集基于 MATLAB 編寫，深度聚焦于近場動力學對應模型（Correspondence Model）中的核心痛點——零能模式（數值不穩定性）的消除。代碼通過一個帶中心圓孔的三維/二維板拉伸試驗，復現并對比了三種主流的穩定化控制方案。核心研究內容常規態基近場動力學 (Ordinary State-based PD)：基礎模型實現，作為對比基準。零能模式抑制算法對比：Silling 方案 (
投影物鏡案例分析
簡介
投影物鏡作為光刻、投影顯示等領域的核心光學成像系統，由前級聚光、中繼像差校正及后級投影多組透鏡單元構成，通過多級光線會聚與像差校正消除球差、色差等畸變，實現大視場、高分辨率的清晰成像，其成像精度與畸變控制能力直接決定終端設備的性能表現，需嚴格滿足高精度光學系統的設計標準。本項目基于 OAS 光學軟件，通過幾何與波動光學跨尺度仿真
本文原刊登于Ansys.com：《Ansys and Schr?dinger Partner to Enable Multiscale Simulation》
作者：Adarsh Chaurasia | Ansys高級應用工程師
編輯整理：鄭偉巍 | Ansys高級應用工程師
通過納米、微觀和宏觀尺度的仿真，產品開發團隊可以將設計優化提升到全新水平
隨著產品開發團隊面臨日益復雜的挑戰
該團隊將從這一經驗中獲得的技術應用于多尺度計算模型的開發，這些模型可以對腫瘤在治療后的生長和腫瘤退縮進行預測和仿真。
Ansys產品的仿真功能對于M2BE團隊在薩拉戈薩大學開展的研究和實驗至關重要。“我們的分析極其復雜，而Ansys軟件則可實現高水平的定制與控制?！?/div>
旋轉流變儀是研究材料流變行為（如黏度、彈性、屈服應力等）的核心儀器，廣泛應用于高分子、食品、化妝品、醫藥、油墨、涂料等領域。它通過旋轉夾具對樣品施加可控應力或應變，測量材料的力學響應，從而分析其流動和變形特性。
01、流變儀能測什么？
流變儀主要測量材料的以下特性：
黏性（像蜂蜜一樣抵抗流動的能力）
彈性（像橡皮筋一樣恢復形狀的能力）
黏彈性（介于液體和固體之間的行為
此外，在多尺度模型中將能考慮更多獨特材料特性：
? 對應于微結構形態之非等向性
? 對應于微結構形態之非均勻性
? 非線性，彈塑性
? 疲勞
? 破壞
? 應變速率相關，粘彈性
挑戰
? 如何獲得由成型過程引起的各種材料性質，如縫合線、纖維排向及殘余應力等
? 如何轉移部件的材料性質變化以用于FEA應用
? 對進階成型工藝如MuCell?的評估，以及它如何影響零件結構性能
此外，在多尺度模型中將能考慮更多獨特材料特性：
? 對應于微結構形態之非等向性
? 對應于微結構形態之非均勻性
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? 應變速率相關，粘彈性
挑戰
? 如何獲得由成型過程引起的各種材料性質，如縫合線、纖維排向及殘余應力等
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? 對進階成型工藝如MuCell?的評估，以及它如何影響零件結構性能
<p>Abaqus纖維復合材料層合板多次落錘沖擊仿真模型! 模擬過程采用hashin子程序！內附 cae，inp文件及ODB文件！</p><p>不含<span style="color: rgb(25, 27, 31);">VUMAT子程序，</span></p><div contenteditable="false" width="100%">
<jsk id="C_Play60aa0e47aaa371f0b70e5017f0f80102
