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對多晶模型而言，這帶來一個典型問題：邊界鋸齒形。當晶粒形貌復雜、晶界曲折或需要局部加密網格時，為了保持對邊節點對應，邊界常被迫變成“階梯狀”的幾何近似。這會引入額外的幾何誤差與數值誤差：邊界附近應力集中被人為放大、局部剛度出現非物理變化，甚至影響裂紋萌生與剪切帶路徑判斷。對于包含第二相、孔洞、夾雜或復雜晶界網絡的模型，這類局限更突出。

在{T = 1, L =?1}處，局部CP模型和非局部CP模型模擬的孔洞增長結果如圖3(a) - 3(c)所示，分別對應于圖2(a) - 2(c)所示的不同晶粒取向情況下的RVE模型。圖3(a)所示的Ori-1晶粒取向分布可以看出，沒有SG效應的微孔生長速率f/f0明顯高于有SG效應的微孔生長速率f/f0。也就是說，SG能顯著降低微孔的生長速率。

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。

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.

宏觀模型中的應力、應變是由微觀模型的細觀響應直接計算得到。 微觀有限元（RVE）模型： 微觀模型（通常為代表性體積單元，Representative Volume Element, RVE）用于描述材料微觀結構，如晶粒、裂紋、孔洞等。 通過微觀有限元模擬，計算微觀應力和應變場，以及其等效宏觀響應。

修正主要集中于低應力狀態下的剪切修正，微尺寸下的尺寸效應問題，以及孔洞形狀演化等方面。這里重點對剪切修正進行說明。 GTN模型雖然有大量和實驗證明了其理論的可靠性，但模型在低應力甚至負應力狀態下大大低估了損傷的發展，這主要因為原始的GTN模型在進行低應力狀態下失效預測時孔洞體積分數無顯著變化，即材料性能幾乎不發生弱化。這和實驗產生了較大差異，尤其是剪切主導的失效行為。

為解決這一問題，LS-DYNA提出遷移學習方法，利用遷移學習方法，我們不再需要為不同纖維取向和體積分數訓練大量網絡，而是只需考慮三種有極端纖維取向狀態，且體積分數相同的RVE幾何模型，包括隨機三維、隨機二維和單向的纖維取向。從這三種有極端纖維取向狀態的RVE數據可以提取出不同纖維取向對復合材料的影響。

因此，宏觀應變被約束在有限值，奇異性被自然消除。這一結果與經典內聚力模型（CZM）有本質區別——CZM通過人為引入"過程區"長度參數來消除奇異性，而新理論從能量均勻化的物理本質出發，無需額外假設即可得到非奇異解。

等效體積分數通常認為與兩部分組成，及新空隙形核以及原有孔洞的生長，其演化表示為原始的GTN模型很好符合了多數金屬材料的失效過程，因此無論在學術研究還是在工程應用上，均有廣泛的應用，然而研究人員發現，原始的GTN模型在較低應力三軸度下，預測與實際情況相差很大，因為在以剪切為主的金屬破壞中，并沒有發現明顯的空洞生長聚集。

啟動Abaqus，無需預先創建模型。

為解決這一問題，LS-DYNA提出遷移學習方法，利用遷移學習方法，我們不再需要為不同纖維取向和體積分數訓練大量網絡，而是只需考慮三種有極端纖維取向狀態，且體積分數相同的RVE幾何模型，包括隨機三維、隨機二維和單向的纖維取向。從這三種有極端纖維取向狀態的RVE數據可以提取出不同纖維取向對復合材料的影響。

，然而斷裂起始單元的不同強烈影響了后續的裂紋擴展，產生了完全的不同的裂紋發育路徑，即網格對計算結果有強烈影響，一個好的解決方法就是引入非局部損傷模型，類似于晶體塑性模型GND的引入，部分文獻已經針對這一問題進行了研究，并證明了非局部模型計算的巨大優勢，當然，這同時產生了更多的計算成本和數值實現的復雜化。

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應變速率對MPEAs的力學性能有很大影響，在靜態或準靜態加載過程的比較中，金屬材料在高應變率加載時表現出一些明顯的行為，在動力條件下，由于粘性阻力效應，位錯運動是悄然不同的因此，有必要研究Al0.1FeCoCrNi MPEA在不同應變速率下的力學響應。

2.5 新增微小孔洞及夾雜子模型 軋制工藝、自由鍛工藝中，毛坯內部往往存在微小縮孔、剛性及柔性夾雜物等缺陷。較早版本只能采用在毛坯內部建立孔洞、設置夾雜物材料區域，因基體模型尺寸與微小缺陷存在很大差異，很難在網格模型內部建立準確的孔洞及夾雜物模型。

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