材料數據擴充
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-05
材料數據擴充的視頻教程
顯式求解材料本構/失效與材料數據庫(Altair Radioss?) 網絡研討會
內容大綱： 1.金屬/超彈性/塑料材料模型（包括試驗數據處理） 2.材料失效模型 3.Altair材料庫
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材料數據擴充的實例教程
針對材料性能測試周期長、成本高的問題，海克斯康融合物理測試、虛擬實驗和人工智能技術，開發出一套基于人工智能的材料數據擴充解決方案。該方案旨在幫助客戶快速獲取準確可靠的材料屬性數據。
該解決方案工作流程中的三種方法
海克斯康基于人工智能的材料數據擴充解決方案主要包含以下兩部分：
■材料數據的存儲與管理：對客戶的材料數據進行結構化存儲，并提供便捷的展示方式，有效解決材料數據在存儲、使用和共享環節的難題。
■材料數據的擴充：通過結合材料數據擴充的三種經典方法，即實驗測試、虛擬材料建模和人工智能，搭建了一種材料數據擴充智能化解決方案。該方案能夠幫助客戶利用少量材料測試數據，精準預測更廣泛條件下的材料屬性（如靜力學性能、蠕變性能、疲勞性能等）。這確保了客戶能夠高效、準確地獲取用于仿真分析所需的高質量材料數據，同時顯著提升仿真結果的精度與可靠性。
本期直播講堂請到了海克斯康工業軟件應用專家常誠，在直播間中講師將詳細介紹海克斯康基于人工智能的材料數據擴充解決方案及各功能使用方法，并結合多個實際應用案例，分析該解決方案的應用實效和賦能價值。敬請關注！
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7月9日 14:00
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直播內容聚焦
? 基于人工智能的材料數據擴充解決方案功能介紹及使用
? 復合材料靜力學性能、蠕變性能、疲勞性能擴充實際案例及精度對比
? 使用上述解決方案的投資回報率（ROI）
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 基于物理信息的AI方法與傳統數據生成方法比較
PART.06
總結與展望
本文的研究表明，在不同溫度、應變率、纖維取向和材料配方情況下，海克斯康基于物理信息的AI解決方案，可以準確高效地擴充纖維增強的ULTEM樹脂和單純ULTEM樹脂的應力-應變曲線。該方法將人工智能與先進的微觀力學建模相結合，克服了純人工智能方法的弱點。上述方法也可以擴展到擴充材料其他性能數據，例如蠕變和疲勞行為。
在實際工程中，SABIC公司已經使用上述基于物理信息的AI方法，有效地滿足客戶及其材料工程數據需求，為其客戶提供大量材料工程數據和材料CAE卡片。
展開 如何將拉伸試驗所得的材料數據輸入到材料庫中，建立流動應力曲線
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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立即預定
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。目前關注于集成材料計算工程的應用，包括材料數據的存儲、管理及引用，多尺度復合材料精細建模和仿真分析，人工智能加速新材料研發和應用，機器學習應用于仿真加速和設計優化等方面，為客戶提供各類CAE仿真和材料應用解決方案。
展開 要對光學系統進行精確建模，必須使用精確的材料特性。 對于薄層或更復雜的材料，實際折射率可能與文獻中的數值不同。 因此，需要測量有關材料的復合折射率，并將數據導入 VirtualLab Fusion。 本文件介紹了導入復雜材料數據的工作流程。
摘要
通過向導導入
對于導入向導，材料數據可以使用左側所示的格式編寫，其中包括以下信息：
(1) 遞增波長 ??
(2) 折射率 ??
(3) 吸收系數 ??
材料數據擴充的相關專題、標簽、搜索
材料數據擴充的最新內容
要對光學系統進行精確建模，必須使用精確的材料特性。 對于薄層或更復雜的材料，實際折射率可能與文獻中的數值不同。 因此，需要測量有關材料的復合折射率，并將數據導入 VirtualLab Fusion。 本文件介紹了導入復雜材料數據的工作流程。
摘要
通過向導導入
摘要
要對光學系統進行精確建模，必須使用精確的材料特性。 對于薄層或更復雜的材料，實際折射率可能與文獻中的數值不同。 因此，需要測量有關材料的復合折射率，并將數據導入 VirtualLab Fusion。 本文件介紹了導入復雜材料數據的工作流程。
材料數據格式
在Lumerical系列軟件做仿真計算過程，我們經常會遇到要自定一些材料數據的，例如等離子振蕩模型，或者一些參數數據等等。這些數據的導入雖然不是很困難，但是要想在再導入之后修改修改材料參數，那就顯得非常麻煩了。因為這些數據每次都要導入，計算，循環往復。因此，本推文出于方便眾多Lumerical FDTD使用者，而編寫一個很方便更換材料數據的腳本。
那就讓我們以十分經典的介電常數模型為例子：
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
該解決方案工作流程中的三種方法
海克斯康基于人工智能的材料數據擴充解決方案主要包含以下兩部分：
■材料數據的存儲與管理：對客戶的材料數據進行結構化存儲，并提供便捷的展示方式，有效解決材料數據在存儲、使用和共享環節的難題。
■材料數據的擴充：通過結合材料數據擴充的三種經典方法，即實驗測試、虛擬材料建模和人工智能，搭建了一種材料數據擴充智能化解決方案。
在未來的工作中，海克斯康還將結合先進的人工智能/機器學習方法，利用現有數據庫和實驗測試數據，實現材料數據的擴充，為用戶提供更多高精度的復合材料模型；同時，也會將上述不確定性量化分析解決方案應用于更多的材料特征（例如聚合物材料參數和纖維長度），以及更多種類的聚合物材料上。
通過在材料數據擴充時考慮材料配方特性，可以虛擬評估尚未開發或實驗表征的新配方的性能。
圖7. 在實驗溫度23℃，纖維取向0°的準靜態條件下，不同材料配方的應力-應變曲線
05 置信度指標
置信度指標是對預測數據準確性的定性和定量評估，用于指導用戶識別初始材料數據庫中潛在弱點。
摘要
要對光學系統進行精確建模，必須使用精確的材料特性。對于薄層或更復雜的材料，實際折射率可能與文獻中的數值不同。因此，需要測量有關材料的復合折射率，并將數據導入 VirtualLab Fusion。本文件介紹了導入復雜材料數據的工作流程。
材料數據格式
對于導入向導，材料數據可以使用左側所示的格式編寫，其中包括以下信息：
(1) 遞增波長 ??
(2) 折射率
6月3日下午，由[DT新材料]聯合[廣東灣區智能終端工業設計研究院有限公司（以下簡稱研究院）]共同組織的iTherMTalks第6期線下主題沙龍——數據中心智能硬件熱管理——在研究院成功舉辦。20多位行業專家及企業代表齊聚一堂，就數據中心中服務器等智能硬件的新近發展趨勢和熱管理解決方案進行深入交流和探討。
本次沙龍活動伊始，研究院盧煥瑜部長對大家的到來表示了熱烈歡迎
FDTD用戶自定義的材料介電常數數據怎么導出
