最近由斯坦福大学的 Ellen Kuhl 博士和代尔夫特理工大学的 Mathias Peirlinck 博士主持的“通过通用材料子程序实现工程分析民主化”网络研讨会回放现已在 SIMULIA 社区中提供。聆听他们分享有关通过通用材料子例程实现工程分析大众化的专业知识。
本构建模是连续介质和结构力学的基石。在有限元分析中，本构模型被编码在材料子程序中，在控制方程中提供应变和应力之间的函数映射。此函数在每个有限元、每个积分点、每个时间步长、每个牛顿迭代中调用。当今的有限元分析软件包提供了大型材料模型库供您选择。然而，适当模型选择的科学标准仍然非常主观，并且容易出现用户偏见。在这里，我们将展示如何完全自动化模型选择过程，从实验数据中自主发现最佳模型和参数，将所有可能的可发现模型编码到单个材料子程序中，并将这个通用材料子程序无缝集成到有限元仿真中。我们已经成功地为各种不可压缩、各向同性、超弹性材料制作了这项技术的原型，最近，进一步将其扩展到可压缩和各向异性材料行为。我们将演示如何将这些功能集中集成到一个通用材料子程序中，该子程序将在未来的 Abaqus 版本中作为内置材料建模功能提供。使用这种新颖的通用材料子程序进行有限元仿真表明，它非常适合传统的本构模型，可以很好地推广到新发现的模型，并且与实验数据和以前的仿真都非常吻合。将数十个单独的材料子程序替换为一个通用材料子程序，该子程序通过自动模型发现直接填充，完全无需人工干预，将使工程分析民主化，并使更具包容性和多样性的社区更容易访问有限元仿真，从而加速科学创新。
探索更多应用和了解机械性能的重要性
该模型已成功扩展到分析其他组织（如皮肤和人造肉）的机械行为。理解和预测各种材料的机械性能的能力在从生物医学到食品科学的领域都至关重要。
例如，在皮肤的情况下，该模型已被用于探索不同层的行为，并为皮肤折叠、皱纹和重建手术等应用提供了见解。这证明了所开发模型的多功能性和广泛的含义。
此外，该模型的应用范围超出了研究和实际应用的范围。它还被整合到教学场景中，为学生提供了试验和理解各种材料的机械行为的机会。这包括一门允许学生测试不同材料并分析其机械性能的课程。例如，在一个课堂项目中，学生们测试了人造肉产品，并使用该模型来了解材料刚度和味觉感知之间的关系。
在 Abaqus 中实施
本构人工神经网络模型已集成到Abaqus作为具有激活函数的内置子例程。这个新的子程序包含数十个作为特殊情况的超弹性模型和数千个新的可发现模型。它与经典模型的结果和新发现模型的数据完美匹配，证明了它在捕获复杂材料行为方面的有效性。
该团队目前正在将材料子程序扩展到超弹性之外，以模拟粘性行为、损伤或塑性。正在进行的测试显示出有希望的初步结果，并引起了几个工业合作伙伴的兴趣。
这种集成允许使用通用材料子程序，只需几个参数即可定义材料模型，使其与传统的超弹性建模相媲美。该实现已针对表现出强烈历史依赖性的材料进行了测试，并显示出强大的性能。正在进行的测试包括将该方法与粘弹性和非弹性相结合，并取得了可喜的结果。
该模型的开放协作和可用性鼓励研究人员和工程师探索其在各种材料和仿真中的应用，从而为生物医学刺激和人类健康的进步做出贡献。将本构人工神经网络模型集成到Abaqus标志着朝着让更广泛的受众能够将其功能用于各种应用程序迈出了重要一步。
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