剛度預測
關注創建者：HPT 創建時間：2022-04-04
剛度預測的實例教程
1 結構強度剛度及疲勞仿真技術發展需求
2 Ansys結構強度剛度及疲勞仿真模塊功能介紹
· CAE前后處理、幾何訪問、幾何造型、有限元建模、分析集成及可視化
· 網格劃分
· 載荷及邊界條件施加
· 結果顯示及處理
· 結構力學求解器功能
· 非線性分析功能
· 復合材料結構分析功能
· 耦合場分析功能
· 多目標優化分析
· 疲勞分析
· 顯式動力學分析
· 多體水動力學模塊
3 Ansys nCode DesignLife 疲勞解決方案
· 疲勞仿真的重要性
· Ansys nCode DesignLife疲勞壽命仿真流程
· Ansys nCode DesignLife疲勞仿真功能
· Ansys nCode DesignLife優勢與價值
· Ansys nCode DesignLife常見應用案例
· 焊縫疲勞分析
· 高溫疲勞
· 熱和力疲勞
· 多軸應力/應變疲勞
· 振動疲勞
· 復合材料疲勞
4 Ansys電池振動疲勞仿真案例
· 新能源動力電池包PSD隨機振動疲勞壽命計算
· 動力電池包振動疲勞分析及改進
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展開 筆者曾參與某航空復合材料項目驗證，該平臺對碳纖維環氧復合材料層合板的剛度預測誤差控制在8%以內，遠超行業平均水平。
其次，高效建模流程與降階技術大幅降低研發成本。Multiscale Designer獨創的三步式建模流程（單胞模型定義→線性材料表征→非線性材料表征），配合豐富的虛擬實驗模板，僅需少量物理實驗數據即可完成高預測性材料模型的構建。更值得稱道的是其獨有的模型降階技術，通過一次單胞計算得到宏觀各向異性參數，后續宏觀仿真無需重復求解單胞，完美解決了傳統均勻化方法中精度與效率難以兼顧的痛點。根據筆者實測，采用該平臺進行短纖維注塑件材料建模，設計迭代周期可縮短40%以上，物理測試成本降低50%，這一優勢在批量生產的汽車零部件研發中尤為顯著。
最后，全生態集成能力保障流程閉環。作為Altair HyperWorks生態的核心組成部分，Multiscale Designer可無縫對接Material Data Center材料數據庫進行數據管理，同時兼容OptiStruct、Radioss等主流求解器，支持Abaqus、LS-DYNA等第三方工具接口，實現從材料建模到結構仿真、優化設計的全流程貫通。這種開放的生態架構，避免了用戶陷入"數據孤島"和"工具碎片化"的困境，這也是筆者認為該產品最具行業價值的特性之一——優秀的工業軟件不僅需要強大的單點功能，更需要融入企業現有研發體系的適配能力。
行業實證：三大典型案例見證價值落地
理論優勢最終需要工程實踐驗證。筆者梳理了近年來Multiscale Designer在重點行業的標桿應用案例，其在航空航天、海洋工程、汽車制造領域的落地效果，充分印證了其技術價值與行業適配性。
案例一：航空航天——復合材料機翼盒段疲勞壽命精準預測。
展開 假設橫向剪切力為拋物線分布，則橫向剪切力修正因數由結構的材料和幾何屬性決定，這種方法提供了一種可靠的剛度和壓力預測，但不能準確體現在核和層之間連接部分的壓力峰值。
對于體單元，一般在設定了模型厚度情況下使用。盡管單元因受到橫向剪切力而變形，但仍然可以并且十分有必要在板面厚度方向疊加多個體單元，來恰當的體現橫向剪切力的分布。
另外還可以利用體和膜單元組合，體和殼單元組合等形式實現。
在附件資料中也提供了如何選擇建模方法的建議。
I10_sandwich.pdf
</p><p><br></p><p>它主要功能是進行云圖實時預測，因為一般做仿真分析主要也就看云圖。PhysicsAI一個無參的AI工具，也就是不需要進行復雜的參數化，它基于的原理是幾何深度學習模型，基于幾何特征關聯結果數據。</p><p><img src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_jpg/x0yLiaf5fF6zFQr1fOR9pthUTU9k2SgNfVZU0FZerxYcmncwzLOUwlTFEWVYMULxmAJL2uePqy6Pg6ot25fMR6Q/640?wx_fmt=jpeg&from=appmsg"></p><p><br></p><p><strong>PhysicsAI 工作過程</strong></p><p><br></p><p>結合這個航空支架剛度預測案例來詳細說明PhysicsAI的工作過程。首先就是數據，例如已經開展了很多種方案的支架設計，相對應對應的已經拿到了很多仿真分析的結果，將這些歷史數據中的一部分創建數據集加載到PhysicsAI進行機器學習訓練，一部分用來進行PhysicsAI模型測試以驗證訓練得到的模型的準確性。預測結果的時候，只需要輸入新的支架設計方案，PhysicsAI基于新的設計預測結果并顯示云圖。</p><p><br></p><p>PhysicsAI學科中立且不需要定義設計變量，尤其適用于極其耗費計算和時間資源的仿真，基本上在輸入幾何或有限元模型的同時就能得到預測的仿真結果。</p><p><br></p><p>eVTOL作為航空器，其研發過程涉及到物理現象多且復雜，包括像流體這樣非常耗費計算資源的仿真，甚至還有目前還不能實現數值模擬的物理現象。建議行業用戶可以到physicsAI來找找思路，利用我們已經有的一些歷史仿真數據和試驗數據來實現產品性能的預測。
展開 這是評估結構剛度和預測坍塌彎矩的關鍵結果。
結果對比： 將不同內部壓力下的張開、閉合彎矩曲線進行對比，觀察壓力對承載能力和坍塌行為的影響。
應力應變云圖： 查看在坍塌時刻，管道外表面的環向應變和軸向應變分布，觀察橢圓化變形的模式和應變集中區域。
坍塌彎矩預測： 從力矩-轉角曲線的峰值點確定坍塌彎矩，并與理論解或文獻中的實驗結果進行對比驗證。
關鍵要點總結
幾何非線性至關重要： 即使轉角不大，由于彎管截面橢圓化與整體彎曲的耦合，也必須打開NLGEOM選項。
彎管-直管相互作用： 直管段會約束彎管的自由橢圓化，從而影響其柔性和坍塌行為，建模時必須包含足夠長的直管段。
內部壓力的雙重作用： 壓力會產生環向拉應力，一方面可能延緩塑性屈服，另一方面又可能促進屈曲，需要綜合分析。
材料屬性的敏感性： 分析結果對輸入的材料應力-應變曲線非常敏感，微小的差異可能導致預測響應的顯著偏差。
S8R5單元ELBOW31B和B31的對比
追求精度，驗證機理：應使用S8R5或其他殼單元建立詳細的有限元模型。這是研究彎管復雜非線性行為（如彈塑性坍塌）最可靠的方法。
工程分析，平衡效率：對于包含彎頭的管道系統進行系統級分析時，推薦采用 混合建模：彎頭部分使用 ELBOW31B。它能以遠低于殼單元的成本，提供比標準梁單元合理得多的預測結果。直管段部分：使用 B31。在此區域，它的假設是合理的，且能最大程度節省計算資源。
重要提示：案例分析表明，直管段（B31）與彎管（ELBOW31B）之間的相互作用對坍塌載荷有顯著影響，不可忽略。因此，即使使用簡化單元，也應建立包含相鄰直管段的完整模型。
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這是評估結構剛度和預測坍塌彎矩的關鍵結果。
結果對比： 將不同內部壓力下的張開、閉合彎矩曲線進行對比，觀察壓力對承載能力和坍塌行為的影響。
應力應變云圖： 查看在坍塌時刻，管道外表面的環向應變和軸向應變分布，觀察橢圓化變形的模式和應變集中區域。
坍塌彎矩預測： 從力矩-轉角曲線的峰值點確定坍塌彎矩，并與理論解或文獻中的實驗結果進行對比驗證。
筆者曾參與某航空復合材料項目驗證，該平臺對碳纖維環氧復合材料層合板的剛度預測誤差控制在8%以內，遠超行業平均水平。
其次，高效建模流程與降階技術大幅降低研發成本。Multiscale Designer獨創的三步式建模流程（單胞模型定義→線性材料表征→非線性材料表征），配合豐富的虛擬實驗模板，僅需少量物理實驗數據即可完成高預測性材料模型的構建。
wx_fmt=jpeg&from=appmsg"></p><p><br></p><p><strong>PhysicsAI 工作過程</strong></p><p><br></p><p>結合這個航空支架剛度預測案例來詳細說明PhysicsAI的工作過程。
隨后交付的工程服務包括:
項目可行性評估
確認材料選擇，零件設計和再設計
排除原型和常規生產中的故障
協調研發、外部供應商和軟件供應商之間的關系，確保為蘭蒂奇集團的產品提供新的、可靠的材料卡片，供仿真社區使用
與客戶的設計師，工程師和CAE專家溝通，以促進材料選擇和建模信息的積極交流
優化客戶設計的幾何形狀和技術性能
在預測剛度和失效方面提供更高的精度和可靠性
一、本期資料包含哪些內容？
1 結構強度剛度及疲勞仿真技術發展需求
2 Ansys結構強度剛度及疲勞仿真模塊功能介紹
· CAE前后處理、幾何訪問、幾何造型、有限元建模、分析集成及可視化
· 網格劃分
· 載荷及邊界條件施加
· 結果顯示及處理
· 結構力學求解器功能
· 非線性分析功能
· 復合材料結構分析功能
· 耦合場分析功能
· 多目標優化分析
· 疲勞分析
非線性靜力分析可用于預測等效剛度和任何接觸。從Marc模型計算得到的主剛度會輸入到一個剛性的Adams多體動力學模型中，該模型可以預測動態加速度/位移以及載荷向框架的傳遞。除了計算洗衣機框架上的載荷，Adams-Marc聯合仿真還可以用來執行瞬態動力學仿真，以評估變形、接觸和屈曲。
在荷載達到14kN以前，理論公式對試件整體剛度的預測與試驗結果吻合度較高，在荷載超過14kN以后，其誤差越來越大。此外，表明不考慮底板混凝土的剛度貢獻是不合理的。在試驗荷載超過4kN以后，考慮材料損傷的理論計算值與試驗結果吻合度非常高。
圖7 不同假定下荷載-樓蓋板底跨中撓度曲線
7.
為了改善自車軌跡的準確性，輪胎的非線性轉向剛度在預測模型中不斷被更新。根據帶有安全避障區域和執行器容量約束的成本函數，應用MPC框架以獲得最佳轉向輸入。根據AEB和AES系統的時間臨界值，設計AEB和AES的介入規則，從而避免兩個發證沖突，確保只有在必要的時候AES才會介入。
非線性靜力分析可用于預測等效剛度和任何接觸。
從Marc模型計算得到的主剛度會輸入到一個剛性的Adams多體動力學模型中，該模型可以預測動態加速度/位移以及載荷向框架的傳遞。
除了計算洗衣機框架上的載荷， Adams-Marc聯合仿真還可以用來執行瞬態動力學仿真，以評估變形、接觸和屈曲。
隨著大量專家學者投入研究，其剛度、強度的預測已有了較為完善的理論。利用這些理論，通過在子程序中構建本構方程，可實現在ABAQUS等有限元軟件中得到與實驗結果較為接近的仿真結果。同樣的，耐壓縮沖擊性能也是實際工程應用中經常需要考慮的一個性能，但由于復合材料壓縮的破壞形式較為復雜，且對于壁板結構，壓縮過程中又涉及到了穩定性問題，所以對其進行有效的預測具有較大的難度。
