參數標定的案例
PIDO智能仿真 | Ansys Mechanical聯合optiSLang實現材料參數標定
然而，通過參數標定的方式，可以根據特定的設計目標力-位移曲線，高效的找出能夠最佳實現功能需求的系列幾何參數，獲得最符合設計目標的插頭結構設計方案。
待標定幾何參數：部件1的13個幾何尺寸，部件2的2個幾何尺寸。
用于標定的力-位移曲線分為兩部分，第一階段部件為插入過程，期望的插入力緩慢增加且不超過100N，拔出力跳躍增長且達到150N。使用初始輸入參數得到的仿真結果不能滿足設計要求，通過敏感度分析和優化得出了最佳的設計幾何參數組。
插頭結構
期望/初始仿真力-位移曲線
敏感度分析結果-分析步CoP
敏感度分析結果、優化結果曲線
幾何參數標定獲得的最佳設計
2. 楔入劈拉試驗
材料的斷裂參數是難以直接測得的，然而利用參數標定的方式可以基于楔入劈拉試驗的測試數據反向求出未知的材料參數。
待標定參數為6個未知的彈性和斷裂材料參數：彈性模量、泊松比、抗拉強度、斷裂能量和2個形狀參數。
楔入劈拉試件
敏感度分析結果- CoP
參數標定結果
3. 超彈性材料的模型標定
對于超彈性材料來說，應變能密度函數中的材料常數確定了超彈性模型的力學響應。
展開 PFC巖石雙軸參數標定結果
雙軸試驗結果圖——塊體
這里使用我之前帖子里面講的雙軸試驗過程進行參數標定。
需要注意的是，不同成樣方式帶來的結果不盡相同，所以很多人用別人參數算自己模型發現結果不太對。因為級配、成樣方式有區別。比如我這里預壓是1e7，如果你預壓是1e6，那我的參數用到你那里就不太行了。
常規巖石的三軸試驗結果為
我這里只是標定強度參數，沒有研究變形。
強度參數有四個 fric是顆粒摩擦系數，pb_ten是膠結抗拉強度，pb_coh是膠結粘聚力，pb_fa是膠結內摩擦角。
以上灰色區域是形成的強度包線，類似于摩爾庫倫法則，多了一個抗拉強度。
很多朋友標定的時候發現內摩擦角過小，可以打開破壞模式看看，大部分都是拉壞，而剪壞才能體現球應力對強度的影響。所以一般來說膠結抗拉強度要大于膠結摩擦角。
我這里就采用5MPa和10MPa兩個圍壓來標定，我自己也寫了一個程序去計算內摩擦角和內聚力，在之前雙軸算例里面分享過了，這里就不加了，自己用excel也可以進行計算。
下面給出雙軸試驗結果：
結果1——應力應變曲線
結果2——位移場
結果3——力鏈圖
結果4——裂紋數目變化
這里給出我所做的幾個雙軸試驗標定的參數。
可以看到前幾個內摩擦角比較小，當我提高pb_fa和pb_ten后，整個的一個強度基本上和巖石差不多了。
后面可能會開個帖子和大家仔細講一下模型。這里主要是給出一些參數跟大家分享，也省去了大家去做參數標定的時間。
展開 LS-DYNA FEM-DEM 單軸壓縮實驗/參數標定 ￥50
本貼為LS-DYNA中DEM的DE-BOND鍵參數標定實驗。
DEM常用于離散介質，如碎石、沙子等材料的模擬，也可以通過粘結模型對脆性材料的斷裂與破碎行為進行研究，由于粘結鍵的參數無法通過宏觀的力學性能測試直接得出，因此，在LS-DYNA中使用粘結模型需要對參數進行標定。本貼通過FEM與DEM耦合的方法，通過無側限單軸抗壓強度實驗對相關參數進行測試。
接觸力記錄。
本貼的付費部分提供FEM-DEM單軸實驗參考模型。
基于遺傳算法的晶體塑性參數自動標定
在使用晶體塑性理論進行分析時，材料參數的標定往往是一個枯燥繁瑣卻十分重要的工作，但由于模型考慮了滑移孿晶相變等眾多的微觀因素，造成了本構模型包含了大量的待確定參數，目前主流的方案依然以試錯法為主，但該方案往往效率十分低下，且需要對每個參數的影響趨勢去做出準確判斷，才能給出相對合理的參數更改，一些研究人員使用特定的優化算法可以做到參數的高效標定工作，如：蟻群算法，遺傳算法，機器學習，神經網絡等，這里以黃永剛唯象的本構模型為例，通過遺傳算法的引入，實現參數的自動標定，在遺傳算法中每個設計點都被視為一個具有特定適應度值的個體，該適應度值基于目標函數和約束懲罰的值。目標函數值和懲罰值越大的個體，其適應度值就越高。假設在模擬中待確定的材料參數為Tau_0，Tau_s，H_0，并通過黃永剛初始的材料參數Tau_0=60.9，Tau_s=109.5，H_0=540.5得到初始的拉伸曲線作為目標函數，并給定參數對應的區間，Tau_0【30,80】,Tau_s【100,150】,H_0【200,1000】作為待定函數的區間，給定初始測試值為Tau_0=50，Tau_s=125，H_0=350，作為初始試探值提供給遺傳算法作為初始值，將遺傳算法得到的不同參數值對應的力-位移曲線和原始黃永剛參數的力-位移曲線的標準差作為目標函數對參數進行優化。優化效果如下圖示：
在使用遺傳算法進行22次的嘗試過程中，遺傳算法給出的參數以及對應目標函數的值為
可以看到參數均落在了給定的初始區間中，隨機迭代次數的增加，對應的目標函數逐漸下降。
展開 
周期性邊界真三軸標定參數研究示例 ￥69
說明
本文復現了一篇文獻中使用三軸壓縮標定參數的研究，您可以借助這份代碼進行您自己研究相關的參數標定。由于創作不易，原代碼將有償提供，并且承諾一次購買，全面答疑，（付費服務包含源代碼和答疑服務）。如果你們是多人拼湊購買將沒有答疑服務！！如果使用過程中由任何疑問可以添加qq: 3519545754。代碼鏈接在付費內容里面。
代碼中包含5個文件（前四個分別是制樣、預壓、施加圍壓、施加三軸壓縮，最后一個是包含所有用到的fish函數文件）
四個結果文件分別是以上每步生成的結果文件。
參考文獻
[1] Ciantia M O, Boschi K, Shire T, et al. Numerical techniques for fast generation of large discrete-element models[J]. Proceedings of the Institution of Civil Engineers-Engineering and Computational Mechanics, 2018, 171(4): 147-161.
展開 常用參數自動標定算法總結（單純形，遺傳算法，貝葉斯優化算法，粒子群算法等）
在本推文中介紹四類常用參數自動標定方案，分別是單純形方案，粒子群方案，遺傳算法方案，以及貝葉斯優化ego方案。
單純形方案實現最簡單，適用于少參數，更窄的初始區間
粒子群方案，遺傳算法方案適用于多參數更大的空間適合全局搜索
ego方案相比于其余三類方案的優勢體現為
EGO使用代理模型（如高斯過程回歸）來預測目標函數，極大減少了實際函數評估次數。
EGO在每一步都智能選擇下一個最值得評估的位置（如使用EI, Expected Improvement）。
這種探索與利用的動態平衡比GA中盲目變異與交叉更具理論指導。
由于EGO最大化信息利用率，在樣本數量極少的情況下表現優于GA。
當樣本數量少，且有約束優化時適合使用ego方法。例如在評估晶體塑性模型參數時
不過這些優化算法經常容易陷入局部最優，即優化算法在搜索過程中被某個“看起來很好”的解吸引，不斷圍繞它進行微小改進，最終卡在“局部低谷”而不是“全局最低點”。
一個更合理的做法是：使用粒子群和遺傳算法在全局進行初始搜索，使用ego回歸分析進行特定區間的優化，最后使用NM方案進行小區間尋找，如果陷入局部最優解，引入全局擾動方案或者爆炸方法跳出局部區間重新搜索即可。
基于該思路編寫對應的程序，實現參數的自動標定過程：
這里實現對vpsc模型的復雜參數自動標定；
這里使用相對復雜的鎂合金為例，考慮3組滑移+一組孿晶，每個系統考慮tau_0,tau_s,h_0,一共12個待標定參數給定參數區間如下
設置最大迭代次數為2000次，初始優化來自粒子群算法，依次是遺傳算法單純形算法和貝葉斯優化算法。
展開 LS-DYNA中JH-2本構模型參數標定詳細過程 ￥16.6
本文重點講述了JH-2本構模型參數的標定過程，過程十分詳細。還順帶在開頭提及了空氣模型的相關參數，需要的朋友可自行下載學習。
下圖為本文檔的目錄與介紹部分：
案例分享 | 連接器結構幾何參數優化
借助Ansys optiSLang，工程師能夠有效地應對這些挑戰，本文將介紹如何為連接器設置并開展自動參數標定與優化，以及后續的容差分析。
圖1：敏感度分析得出的力-位移曲線（灰色）與拉伸測試參考曲線（綠色）比較
圖2：最優力-位移曲線（紅色）與拉伸測試參考曲線（綠色）比較以及從優化中得到的其他曲線（灰）
首先，連接器優化通常會涉及材料參數標定，例如在拉伸測試中進行非線性材料參數標定。材料標定的目的是找到用于描述材料法則的參數集，從而得出盡可能最佳擬合的參考拉伸測試曲線。彈簧鋼的拉伸測試中已經開展了材料標定，并在optiSLang 安裝步驟教程“spring_steel”中進行了具體介紹。
本文只對材料標定的結果做簡要介紹，對描述完整彈塑性材料行為的五個材料參數進行了標定。圖1 所示的是拉伸測試獲得的力 - 位移曲線（綠色）和敏感度分析得出的仿真曲線（灰色）。材料標定的結果如圖2 所示。最優曲線（紅）與參考曲線（綠）幾乎一致，顯示出極佳的擬合度。標定后的材料將用于后續仿真。本文介紹的連接器優化旨在實現所需的插入和拔出行為。
圖3：僅包含載流組件的連接器的簡化參數模型
為了進行優化，在Design Modeler 中生成了具有15 個幾何參數的完全參數化 2D CAD 模型。圖3 所示的是連接器設計，該設計只考慮了不帶塑料組件的載流部件。然后基于CAD 模型，使用自動網格剖分功能在Ansys Workbench 中建立了有限元模型。組件1 被定義為固定在左側。載荷工況包含兩個有軸向位移的載荷步驟。
展開 PFC簡單模擬不同凍結溫度巖石的巴西劈裂強度特性
首先先確定一下研究目的：
不同凍結溫度的巖石的抗拉強度特性
之后確定一下研究思路：
1、利用雙軸試驗進行參數標定
2、采用標定的參數進行巴西劈裂試驗
這里標定20、-5 -10、-20度巖石的微觀參數，標定的結果為：
20度
-5度
-10度
-20度
參數標定不需要完全和實際擬合的很好，只需要峰值強度及其對應的應變差不多就可以了。
之后就是研究重點，進行巴西劈裂了。
我們先給出-20度巖石的裂紋擴展圖：
之后可以分析一下強接觸的組構圖：
破壞前：
破壞后：
下面對比不同溫度的抗拉強度：
這里用公式擬合了一下
更為細致的分析這邊就不給出了。
這里作為一個簡答的思路和大家一起探討
展開 LS-DYNA從頭開始學系列 應用教學1——DEM的生成及參數標定 ￥100
帖子的主要內容分為三部分：DEM粒子生成，DEM顆粒接觸參數及bond(平行粘結模型)參數詳解，FEM-DEM模擬混凝土進行單軸壓縮與巴西圓盤試驗實戰。</p><p>首先，為大家展示一下兩種試驗的結果。
場景采集感知測評軟件 INTEWORK-ARS
INTEWORK-ARS是經緯恒潤自主研發的智能駕駛場景采集感知測評軟件，具有多個軟件模塊，可提供給使用者進行原始數據采集、傳感器標定、感知計算、數據集生成、傳感器測評、場景生成等相關開發應用。
主要功能
- 數據同步采集
- 傳感器標定
- 目標級數據計算
- 駕駛場景檢測
- 快速標注
- 傳感器目標檢測及跟蹤能力測評
- 場景生成
智能駕駛場景數據采集模塊
該模塊功能包括原車數據和后裝傳感器數據的采集，通過一套有效的同步機制保證數據同步性，并能有效保存原始數據、目標數據和輔助數據，提供相應的傳感器布置方案和供電系統。
傳感器標定模塊
傳感器標定模塊，可以快速便捷地通過可視化交互，對相機、雷達、多傳感器間的相關參數進行標定，獲得標定數據及文件，滿足在線及離線使用需求。
激光雷達外參數標定
多激光雷達標定
相機內外參數標定
激光雷達與相機聯合標定
感知計算模塊
激光雷達點云、相機圖像等傳感器原始數據，經過感知計算模塊，可以獲得目標級數據信息。
展開 
Hill模型在增材制造點陣結構非線性分析中的應用
本文首先闡述了Hill屈服準則理論；其次，討論了數值試驗工況以及R參數的標定；第三，對標定的Hill模型進行了計算驗證；最后，總結了三個方面內容，以作為后續工作的研究內容。本文的研究內容對點陣結構非線性分析方面具有一定的參考價值。
Hill
屈服準則
Hill屈服準則如下所示：
注意，Hill模型并不是描述正交各項異性屈服的唯一準則，例如3參數或者6參數的Barlat本構模型（LS-Dyna材料模型）或者修改版的Hill屈服準則（1990）。本文僅對經典的Hill模型進行討論，其他屈服模型也可以采用類似的方法進行確定。
將上述方程寫成矩陣形式，如下所示：
對于三維模型，G、H、G、N、L和M為Hill模型的6個材料常數。其中，為參考屈服應力，可以選擇正交方向中的一個參考軸。根據6個試驗工況，包括3個單向拉伸和3個純剪工況，可以確定上述6個材料常數。
表1 參數表達式
在ANSYS中，Hill模型輸入R參數。因此，通過確定6個R參數，即可確定Hill屈服準則方程。
數值試驗
及參數標定
數值分析過程包括三個階段：均質化分析、非線性分析和R參數標定。表2中列出了材料及點陣結構的相關參數。
表2 材料及點陣結構參數表
- 均質化分析
采用Lattice Simulation進行均質化分析，得到點陣結構的線彈性材料屬性，如表3所列。
表3 均質化材料參數
- 非線性分析
根據上述Hill模型理論，材料的塑性流動特性需要通過建立6個試驗工況進行確定。
展開 JC本構模型以及UAMT和vumat子程序學習資料匯總(鏈接合集)
JC本構參數標定參數反演以及二次開發相關資料整理(uamtvumat).docx
ViCANdo新版本發布（PART2）| XCP集成
XCP功能的參數標定界面
在參數標定界面，可以方便的在采集分析過程中對參數進行調整。
此外,ViCANdo 還支持多平臺的開發環境，您可以使用ViCANdo連接到Matlab/Simulink, OpenCV或者您代碼所在的開發環境。您可以在ViCANdo上按照您的開發流程編譯目標代碼并直接測試和驗證。這種在線測試的方式，將會給您的代碼更新迭代提供便利。
ViCANdo XCP功能亮點
? 可配置的數據測量和校準視圖界面
? 可使用DAQ列表進行數據采集
? 可通過各種各樣的UI界面進行數據采集
? 具有強大的后處理功能，不僅適用于XCP/A2L參數配置，還適用于ADAS/AD功能，包括像攝像頭和激光雷達的參數配置
? ViCANdo Open SDK 支持在ViCANdo的上下游與現有工具鏈集成
? 可支持通過回放數據源來進行HIL臺架上的測試
? 可支持基于ISO 14229/14230標準的診斷應用
ViCANdo Suite 產品介紹
ViCANdo Suite是針對智能駕駛功能的開發和測試平臺軟件套裝。 軟件包含如下組件：
? ViCANdo：
ViCANdo是一款跨平臺的，針對AD/ADAS開發的數據記錄和分析工具，支持運行在Windows、Linux、MacOS等操作系統，支持X86、ARM等平臺。
? ViCANlog：
設計用于車端路試采集的軟件，可以運行在任何基于linux的硬件設備上，無人值守采集數據。除了一般計算機外，也支持Nvidia TX-2、Xavier，Nexcom等設備。
展開 【巖土工程pfc、3dec】案例多
三、培訓大綱:
“PFC離散元仿真核心技術與應用”專題培訓大綱
課 程
內 容
理論基礎及PFC入門
1 巖土工程數值模擬方法概述
1.1基于網格的模擬方法（有限元、有限差分、大變形處理CEL、ALE、XFEM）
1.2基于點的模擬方法（離散單元法DEM、光滑粒子流方法SPH、物質點法MPM）
1.3基于塊體的模擬方法
2 離散元與PFC軟件操作
2.1 離散元的基本原理（計算原理、宏觀參量與微觀參量的關系）
2.2 PFC軟件界面操作
2.3文件系統
2.4顯示控制
2.5幫助文檔的使用
FISH、PYTHON語言及COMMAND命令
3 PFC軟件的計算控制方法
3.1 PFC計算控制的語言邏輯
3.2 FISH語言（基本語法、函數定義與調用、創建模型、控制模擬過程、處理模擬結果、FISH Callback操作等）
3.3 COMMAND命令（命令結構、創建模型、狀態監測與繪圖、控制模擬過程、求解控制、狀態查詢、與FISH語言的混合使用等）
3.4 PYTHON語言（基本語法、Numpy庫的使用、接口的使用等）
離散元模擬方法
4 離散元模擬方法
4.1離散元數值試樣的生成方法
4.1.1單元試樣模型生成方法
4.1.2邊值問題（場地）模型生成方法
4.1.3連續—非連續耦合模型生成方法
4.1.4復雜顆粒形狀的模擬方法（Rblock方法、Clump方法）
4.2接觸模型選擇與參數標定
4.2.1離散元接觸模型的選擇原則—12個內置模型
4.2.2接觸模型參數的標定方法與參數意義—以膠結顆粒材料
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