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[9]吳佰建，李兆霞，湯可可.大型土木結構多尺度模擬與損傷 分析——從材料多尺度力學到結構多尺度力學[J].力學進 展，2007（3）：321-336.[10]王大東.鋼筋混凝土結構多尺度建模與數值分析[D].大 連：大連理工大學，2014.

為解決這一問題，作者提出了一種并發多尺度建模方法：宏觀結構層面采用顯式有限元模擬方管壓潰；每個積分點內部嵌入一個由多個 FCC 晶粒組成的多晶聚集體；晶粒層面采用 Marin 晶體塑性模型描述滑移、硬化和晶格旋轉；最后通過 Taylor 型均勻化獲得積分點平均應力。這樣，宏觀有限元計算不再只依賴經驗塑性曲線，而是能夠實時考慮晶粒取向和織構演化對結構響應的影響。

<p class="ql-align-justify">VirtualLab Fusion創始人&nbsp;Frank Wyrowski教授 專家講堂 | 多尺度光學模擬與設計的藝術2025年4月24日</p><p class="ql-align-justify">多尺度光學仿真的核心原理，上海嘉定共赴光學仿真互動探討之旅</p><div contenteditable="false" width=

</p><p><br></p><p><strong>DEMms多尺度離散模擬軟件</strong></p><p>DEMms軟件是一款面向顆粒、散料和多相體系大規模模擬的專業軟件，能夠充分利用CPU、GPU等多種計算資源，實現大規模異構并行計算。

一、引言 使用ABAQUS進行多道次加工時，往往牽扯道次之間變量的繼承（如晶粒尺寸、累積損傷等），這對多道次變形模擬結果的準確性有較大的影響。本文以VUHARD子程序及簡單的熱壓縮模型為例，分享雙道次壓縮之間的晶粒尺寸的繼承方法。

由于MPEAs的微觀結構是多尺度的，如原子空位和晶格畸變、微尺度位錯和中尺度晶粒等，所以需要考慮微尺度的變形機理來獲得精確的晶體塑性本構模型參數，然后開發一種從納米-微-中尺度微觀結構集成的新的模擬方法。

論文中建立的二維纖維增強混凝土模型包含粗骨料、砂漿、纖維、骨料與砂漿的界面過渡區、纖維與砂漿的界面過渡區在內的多相材料，且混凝土砂漿中包含隨機分布的孔隙。

因此在模擬中孔隙特征的研究尤為重要。 一般的研究僅局限于孔隙率單一因素的影響，而忽視了孔隙的其他特征參數。AF多尺度孔隙處理軟件2D可在確保孔隙率不變的前提下，基于實際的孔隙圖像，進行孔隙的多尺度處理。 在工程實際中，一種材料的孔隙率參數易于測得，而材料的其他孔隙特征是難以測算的。

圖1　跨尺度有限元鉆孔原理圖 在RVE模型上選取多個參考點來計算纖維和基體的微觀應力。同時，在三個方向和剪切面分別施加不同法線方向和剪切方向的荷載，可以得到相應的應力響應。本研究選取最危險的點來判斷RVE模型在多軸加載下的單元失效，如圖2所示。

軟件概述與技術架構Digimat是由e-Xstream engineering（現歸屬Hexagon Manufacturing Intelligence）開發的專業復合材料多尺度建模與仿真平臺。作為當前復合材料仿真領域的標桿軟件，Digimat采用獨特的多尺度方法學框架，實現了從微觀纖維/基體界面到宏觀結構性能的跨尺度預測。

因此對于本次研究來說，對大尺度河口灣的泥沙遷移和中期河床演變模擬已初步取得一定的效果。為獲得更加精細的模擬結果，在將來的工作中需要進一步完善各類參數的設置，以最終達成對大尺度河口灣更加契合實際情況的模擬效果。

最近，LS-DYNA基于人工智能技術發展了一套嶄新的數據驅動多尺度計算技術，該技術集成了注塑成型過程模擬、材料多尺度力學建模、結構非線性有限元分析，以及基于物理的機器學習方法“深度材料網絡（DMN）”。DMN可以通過離線訓練學習隱藏在材料代表性體積單元（RVE）中的微尺度材料物理規律，經過訓練的DMN模型能夠準確地預測復合材料的非線性力學行為，并且其計算速度比傳統多尺度有限元模型快多個數量級。

nbsp;</h3><p>&nbsp;&nbsp;物理問題天然具有多尺度特性，精確捕捉關鍵跨尺度的特征對于實現高保真模擬至關重要。

多尺度模型子程序考慮微觀晶粒與宏觀單元的相互作用：1) 宏觀單元由多個晶粒組成，每個晶粒的相變行為獨立計算；2) 單元整體響應為各晶粒響應的加權平均，可模擬晶粒取向對宏觀行為的影響（如案例中 Element 1 及其不同晶粒的應變差異）。3、 案例介紹和結果對比1.

最近，LS-DYNA基于人工智能技術發展了一套嶄新的數據驅動多尺度計算技術，該技術集成了注塑成型過程模擬、材料多尺度力學建模、結構非線性有限元分析，以及基于物理的機器學習方法“深度材料網絡（DMN）”。DMN可以通過離線訓練學習隱藏在材料代表性體積單元（RVE）中的微尺度材料物理規律，經過訓練的DMN模型能夠準確地預測復合材料的非線性力學行為，并且其計算速度比傳統多尺度有限元模型快多個數量級。