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如果人工神經網絡模型的輸入和輸出之間的任何相關指標不在允許的范圍內，將啟動優化。在這種情況下，CACPFEM模型將生成更多的數據樣本。將使用更新的數據庫重新訓練ANN模型，并將再次檢查優化A的必要性。優化A的循環將繼續，直到所有的相關指數都是允許的。優化B:有限元試分析后的優化。如果人工神經網絡模型中的輸入和輸出之間的相關指數是允許的，人工神經網絡模型將被構建到有限元分析中進行試分析。

插件介紹 Random Sphere RVE 3D (Mesh) - AbyssFish 插件可在Abaqus生成三維具備周期性邊界條件(Periodic Boundary Conditions, PBC)的隨機球體骨料及骨料-水泥界面過渡區(Interfacial Transition Zone, ITZ)模型。

啟動Abaqus，無需預先創建模型。

上圖展示了使用訓練后的DMN網絡對兩個短纖維微觀結構開展在線預測，這兩個RVE模型與離線訓練階段采用的四個RVE模型擁有不同的微結構。圖中可以看到，非線性有限元計算與深度材料網絡計算得到的宏觀應力應變結果十分吻合，但是深度材料網絡的計算速度快得多，只需1秒鐘，而高保真有限元計算則需要花費30-40個小時。

1、參考模型：單向纖維的RVE模型；2、腳本功能：針對指定的單元集合，在后處理中求解平均應力和平均應變。3、應用的公式：一階均勻化計算方法。對于 RVE 模型的平均真應力和平均真應變，可通過對 RVE 內每一個單元的真應力 （真應變）取均值獲得。使用一階均勻化計算方法輸出的應力和應變適用于各種邊界條件，但需要對每個單元進行應力（應變）的輸出和計算。

上圖展示了使用訓練后的DMN網絡對兩個短纖維微觀結構開展在線預測，這兩個RVE模型與離線訓練階段采用的四個RVE模型擁有不同的微結構。圖中可以看到，非線性有限元計算與深度材料網絡計算得到的宏觀應力應變結果十分吻合，但是深度材料網絡的計算速度快得多，只需1秒鐘，而高保真有限元計算則需要花費30-40個小時。

這里展示使用“非匹配網格下的周期性邊界”的二維和三維復雜模型的非體素網格的周期性模擬結果：二維模型：拉伸變形結束后的模擬結果：等效應力分布：累計剪切滑移：三維模型：拉伸變形結束后的模擬結果：等效應力分布：累計剪切滑移：周期性位移確認：位移U2：位移U3：可以看到，位移分布特征

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6.2 混凝土結構裂縫擴展在L型板、雙邊缺口試件等經典benchmark問題中，改進模型準確預測了： 裂紋從缺口萌生的位置拉-剪混合模式下的裂紋偏轉峰值荷載后的軟化行為特別地，模型成功捕捉了DEN試件中法向荷載由拉轉壓的復雜過程，這是檢驗拉壓不對稱處理能力的嚴苛測試。

在四種模型精度最差第三步，作者探討了板厚度與柱狀晶模型晶粒尺寸比值的影響，其模擬顯示t/d愈大宏觀力學響應與接近于真實的拉伸數據，當t/d小于0.84時，模擬結果與其他兩類三維模型差異逐漸明顯，接近于2d-ebsd模型，并比較了后三類三維模型，柱狀晶，3D-RVE, 3D-EBSD同一位置厚度方向上X方向的應力差異，顯示柱狀晶與真實的三維模型差異明顯，而隨機擠壓模型則更接近真實模型

預覽滿意后，點擊下載按鈕獲取幾何模型文件。

基于該插件截面如圖：支持定義球形夾雜或多空模型，支持孔洞或者球形直徑的定義，邊界條件的施加，以及對應的孔洞或球形夾雜的體積分數。運行后生成夾雜物和多空RVE模型如下：生成的同時，該模型自動生成周期性邊界條件。

RVE : J-OCTA可以用于構建復合材料的復雜結構，該結構稱為代表性體積單元(RVE)，這一功能支持建立高填充填料的分散結構模型。（圖12：代表性體積單元(RVE)示例）11. 費用低：除了VSOP，J-OCTA中大部分求解器都是開源的，建立模型后用戶可以在服務器上免費進行運算。12.

帶孔洞的金屬RVE單胞力學性能計算03 Digimat用于雙相鋼性能針對雙相鋼（DP，包含馬氏體+鐵氧體），通過各向同性硬化行為預測包辛格效應以及動力學參數。圖4. 不同比例雙相鋼的RVE單胞模型和包辛格效應仿真結果與實驗研究相比，雙相鋼不同預應變水平的包辛格效應預測。圖5.

在不同RVE模型的同一雙晶界處構造了三個初始半徑r0 = {3l, 4l, 5l}的球形微孔隙，如圖1(b)所示，分別為孔隙-a，孔隙-b和孔隙-c。對于多晶銅，由計算式估計本征材料長度l為0.4 微米。在有限元模擬中，作者采用C3D10M單元和梯度網格法對孔洞RVE模型進行網格劃分，對于不同微孔尺寸的RVE模型，其網格尺寸梯度是相同的。