材料性能預測
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-04
材料性能預測的視頻教程
數字孿生與有限元性能孿生——代理模型實時預測（Unity3D、Ansys、Abaqus）
本課程主要實現有限元的數字孿生，Python作為后端，預測網格節點數據，在unity前端進行網格的重建與云圖顯示。這一期做的是應力的實現。 課程中會講解實現的原理，以及每一步的實現步驟，供大家參考。 有視頻講解和源碼，視頻30分鐘，源碼包括Python代碼（網格預處理和網格節點應力插值方法）、unity可視化搭建代碼和ansys結果文件。
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材料性能預測的實例教程
未來，將<strong>生成式 AI 模型</strong>與逆向設計相結合，有望克服現有材料數據庫的限制，發現全新的材料結構。</p><p><img src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/4XyibPMYcptgDDWibPMsNGicbMoAXRneN6Rxh79RqB9bNZbVQz9EYHSEr6nuop7E8hC2ic8I0dLHxL0p8tiab2SIMPw/640?wx_fmt=png&from=appmsg"></p><p class="ql-align-justify">圖 2. 高性能 FRP 復合材料結構設計、制造、測試和監控階段的 AI/ML 模型，分別用于材料開發和選擇、工藝建模和優化、材料性能預測以及損傷診斷和預測。</p><p><strong>3.人工智能/機器學習在高性能復合材料制造過程建模和優化中的應用</strong></p><p class="ql-align-justify">高性能 FRP 復合材料的制造過程包括部件生成和固化兩個主要階段。部件生成過程包括自動纖維鋪放（AFP）、增材制造（AM）等。AI/ML 可以通過圖像處理、深度學習等方法，對 AFP 過程進行<strong>缺陷檢測、分類和優化</strong>，以提高生產效率和產品質量。在 AM 領域，AI/ML 可以用于<strong>識別纖維方向、分析力學性能、進行過程參數優化</strong>等，以實現更高質量的復合材料部件制造。</p><p class="ql-align-justify">固化過程涉及樹脂基復合材料和粘合劑接頭的連接，是一個復雜的物理過程，涉及到熱化學、流動壓縮和熱力學性能的相互作用。
展開 Radici集團的高性能聚合物公司使用Digimat和Marc，根據微觀結構、拉伸試驗數據和微觀力學建模對材料卡進行逆向工程。
背景
Radici集團的高性能聚合物公司提供力學回收的工程聚合物。由于開發用于高端應用的再生聚合物是一項有挑戰的工作，Radici集團的高性能聚合物公司借助于海克斯康工業軟件Digimat和Marc軟件，提出一種先進的材料性能預測方法，以便讓客戶相信其生產的可持續利用材料能夠滿足客戶的應用要求。
Radici集團的高性能聚合物公司已經驗證了三種可回收產品。一個是后工業可回收（PIRPIR）級別，兩個是后消費可回收（PCRPCR）級別。這些產品源自于安全氣囊廢物和輪罩廢物。根據生命周期評估，使用回收工程材料相比于使用原始材料，二氧化碳排放減少了84%-88% 。
圖1：一種原始材料和三種回收級別的材料的拉伸試驗數據挑戰
挑戰
圖1 中的拉伸試驗數據表明，可回收聚酰胺6.6 在材料開發和商業化方面面臨挑戰。三種可回收聚合物，即PIR GF030/1K 、具有報廢安全氣囊的PCR PA6.6 GF30 以及具有回收輪罩的PCRPA6.6 GFMD3015GFMD3015，和原始材料進行了對比。
解決方案
Radici集團的高性能聚合物公司使用Digimat和Marc，根據微觀結構、拉伸試驗數據和微觀力學建模對材料卡進行逆向工程。回收過程中的額外加工步驟使微觀結構成為影響回收工程聚合物材料性能的關鍵因素。受研磨和復合影響的纖維長度分布可準確地記錄在Digimat 材料卡中。
展開 圖2：用于三種可回收等級的Digimat 逆向工程材料卡片的驗證
結果和價值
通過圖2中令人信服的驗證結果，Radici集團的高性能聚合物公司在可調臺式執行器外殼的誤用測試中使用了PCR等級材料和上述預測方法。在完全使用仿真預測的方法中，將PCR等級的材料與相應原始等級材料進行比較，展示了可回收工程聚合物的強度。
在圖3中，描述了預測方法的概述。將可調臺式執行器外殼仿真模型與Digimat中的纖維取向分布相結合起來，生成兩個有限元分析模型在Marc中進行分析。執行器殼體在誤用測試時，電機在殼體上施加的最大扭矩為6Nm 。仿真預測結果表明，PCR級別的材料能夠承受上述程度的誤用。
圖3：比較原始級別（左）和后消費回收級別（右）的預測結果
展開 精彩直播預告
計算機性能的提升促使人工智能（AI）/機器學習（ML）方法蓬勃發展，AL/ML開始與各行各業進行深度的融合，助力傳統行業實現經驗驅動到數字驅動的研發理念轉變，有效降低研發成本，提高研發效率，加快產品上市周期。
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海克斯康工業軟件應用專家常誠，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！
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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。
展開 隨著理論研究的深入和設備計算能力的快速發展，對于一些金屬材料的疲勞壽命預測已取得了一定的成果。但復合材料作為一種具備較高比強度、比模量和設計自由性的新性能各向異性材料，目前仍未有多少方法可以較為準確地對其疲勞壽命進行預測。若直接利用商用有限元軟件中的對應模塊進行計算，所得的結果也往往不盡人意。
這一期我們就來說說如何在ABAQUS中基于Umat子程序來實現對纖維增強復合材料疲勞壽命進行較為有效的預測。
1. 預測方法概述—“以靜代動”
我們知道，構件疲勞壽命動輒數十萬甚至上百萬疲勞循環，之所以要采用仿真手段，無外乎要達到兩個目的。
其一，降低成本。君不見，構件加工、疲勞試驗機采購、長周期試驗電費、人力成本，處處都是燒錢的地方。國內能養得起完整的結構強度部門的大多是主機院所，在養技術員的同時，還養著一套試驗設備的單位則更屈指可數。
其二，提高效率。長周期的試驗，效率自然是很低的，而在設計階段，大量的構型需要去驗證，從而選擇最后的方案，這個階段就上試驗手段選型，哪個單位都吃不消，畢竟研制節點不等人。
如果采用仿真計算，去計算個上百萬疲勞循環，那么上面第二個目的就達不到了。大的模型動輒千萬網格，做上百萬次循環計算，這個時間成本我想都不敢想，畢竟不是哪個地主家都有超算中心啊。
于是乎，這就有了個“以靜代動”的方法。思路是這樣的：
1）采用載荷峰值加靜力載荷。
2）總時間設為1，然后認為1代表1e6循環，如果分析步長為0.01，那就是說每個分析步，就認為完成了1e4循環。然后根據循環次數，對材料性能做折減和失效判斷。
2.
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而在這片被國際巨頭長期占據的賽道上，江蘇君華特種高分子材料股份有限公司JSJHTPI-02模塑粉憑借原料聚合到板材定制全鏈條技術支撐與精準性能把控，讓國產TPI實現了從“可用”到“好用”的跨越，成為行業信賴的優選品牌
COMSOL多孔球結構模型16天前
通過對多孔球的建模可實現孔隙結構精準調控，揭示傳質-反應耦合機制，優化材料性能。仿真可預測流體動力學行為及反應效率，為實驗設計提供理論指導，推動多孔材料在環境、能源等領域的創新應用。本案例介紹在COMSOL內建立多孔球結構模型。
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當前行業普遍的痛點在于：傳統的標準測試數據，無法充分表征橡膠在實際復雜工況下的非線性、時間相關與疲勞損傷行為，導致仿真與實物性能存在顯著偏差。
為實現仿真驅動設計，關鍵在于構建一個精準、完備的材料參數體系。這要求測試方案必須超越基礎力學性能范疇
材料彈塑性性能隨坐標變化3個月前
<h2>應用程序安裝</h2><p>下載與您所選 Ansys 版本對應的應用程序。</p><p>在 Extensions（擴展）菜單 中，點擊 “Install Extension…”（安裝擴展），系統會彈出文件對話框，選擇并打開已下載的 “*.wbex” 二進制文件。</p><p><br></p><figure style="text-align: center;"
作為此次共同合作價值的初步展示，Ansys和Schr?dinger針對纖維增強復合材料的預測性能開發了一款解決方案，廣泛應用于航空航天與國防、汽車以及能源公司。該研究展示了聚合物樹脂在不同條件下的預測性材料篩選和選擇。樹脂屬性通過分層多尺度建模框架，向上傳遞至鋪層層級屬性，同時進一步了解工藝引起的材料性能波動，以及關鍵的結構與屬性關系。
為了正確預測材料性能，必須考慮應變率相關性和復雜的失效準則。大部分力是通過接觸傳遞的。這些由于材料非線性、幾何和網格以及載荷和邊界條件的瞬態特性之間的復雜相互作用，推導動態分析的解析靈敏度是非常困難的。因此，傳統的基于靈敏度的拓撲優化方法不適用于涉及結構碰撞問題。
針對以上問題，本文采用等效靜態載荷法將非線性動態分析域和線性靜態優化域相結合。
直到前幾年，我導師請我幫忙編一個機織材料的性能預測軟件。我自覺編程和計算機圖形水平提升不少，決定把前面的工作撿起來。
需求牽引，先把最難的參數化建模搞定。
軌跡參數化建模與力學性能預測
用代碼做參數化建模最難的在哪呢？
首先是要建立好紗線之間的接觸關系，因為這是幾何的約束條件。這個約束條件，涉及到經緯紗的截面形狀、尺寸、紗線間距。
為什么要開發自己的小軟件
我讀研究生承擔的第一個項目，是用MATLAB GUI開發了一種織物復合材料力學性能預測軟件。
用現在的眼光看，那個軟件實在是簡陋無比。但就是這個小小的東西，讓我和軟件結了緣。盡管我從事工業軟件開發是在這很多年以后了，但是第一次開發出界面，能夠點幾下計算出結果的興奮感我至今仍記得。
為了正確預測材料性能，必須考慮應變率相關性和復雜的失效準則。大部分力是通過接觸傳遞的。這些由于材料非線性、幾何和網格以及載荷和邊界條件的瞬態特性之間的復雜相互作用，推導動態分析的解析靈敏度是非常困難的。因此，傳統的基于靈敏度的拓撲優化方法不適用于涉及結構碰撞問題。
針對以上問題，本文采用等效靜態載荷法將非線性動態分析域和線性靜態優化域相結合。
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