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【案例分享】Abaqus断裂力学与损伤多尺度分析

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人工智能与复合材料技术融合的背景下,复合材料的研究和应用正迅速发展,创新解决方案层出不穷。从复合材料性能的精确预测到复杂材料结构的智能设计,从数据驱动的材料结构优化到多尺度分析,人工智能技术正以其强大的数据处理能力和模式识别优势,推动复合材料领域的技术进步。据最新研究动态,目前在复合材料领域的机器学习应用主要集中在以下几个方面:

1.材料设计优化:机器学习可以用于预测复合材料的微观结构和宏观性能,帮助设计出更轻、更强、更耐用的材料。

2.制造过程控制:机器学习可以用于预测和控制制造缺陷,优化生产参数,提高生产效率。

3.性能预测与模拟:通过对复合材料的力学性能、热性能等进行模拟和预测,机器学习可以帮助研究人员和工程师更好地理解材料在不同条件下的行为。

4.缺陷检测:利用图像识别和模式识别技术,机器学习可以自动识别复合材料中的微小缺陷,提高检测的准确性和效率。

5.寿命预测与健康管理:机器学习可以分析复合材料在实际使用中的性能退化数据,预测其剩余使用寿命,为维护和更换提供决策支持。

6.数据驱动的材料发现:通过分析大量的实验和模拟数据,机器学习有助于发现新的复合材料配方和结构,加速新材料的研发过程。

7.多尺度建模:机器学习可以辅助进行多尺度建模,从原子尺度到宏观尺度,为复合材料的性能预测提供更全面的视角。

为促进科研人员、工程师及产业界人士对智能算法在复合材料设计领域应用技术的掌握,特举办“机器学习在智能复合材料中的应用与实践”以及“ABAQUS复合材料建模技术与应用”专题培训会议,本次培训会议主办方为北京软研国际信息技术研究院,承办方互动派(北京)教育科技有限公司,具体相关事宜通知如下:


培训对象

材料科学、电力工业、航空航天科学与工程、有机化工、无机化工、建筑科学与工程、自动化技术、工业通用技术、汽车工业、金属学与金属工艺、机械工业、船舶工业等领域的科研人员、工程师、及相关行业从业者、跨领域研究人员。

培训讲师

1

机器学习与复合材料讲师

由来自全国知名高校教授/博导,国家级青年人才带领团队讲授。长期从事机器学习与智能复合材料与结构的研究与开发,近两年以第一/通讯作者发表SCI论文20余篇,包括多个中科院一区TOP期刊发表高水平论文。发表论文谷歌引用次数超过3000次,h-index为27。团队导师担任省内力学学会理事、SCI期刊Nano Materials Science和Buildings青年编委和Frontiers in Materials客座编辑,以及超过70个SCI期刊的长期审稿人

2

ABAQUS 讲师

由全国重点大学、国家“985工程”、“211工程”重点高校教授及团队成员讲授。在国内外重要杂志发表论文二十余篇,曾先后主持和参与完成国家专项、国家自然科学基金、省基金项目二十余项;拥有20余年复合材料结构有限元数值模拟经验,在复合材料有限元力学分析设计、复合材料断裂和损伤过程的数值模拟和实验研究等方面具有深厚的造诣。

培训大纲


   


ABAQUS复合材料建模技术与应用

时间

主要内容

第一天

1. ABAQUS复合材料建模基础

1.1.ABAQUS软件简介与基本操作

1.2.几何建模与物理参数设定、网格剖分技术

1.3.复合材料层结构建模方法(壳单元、连续壳单元及多层实体单元)

1.4.静力分析中强度准则和损伤判据

1.5.数据输入与输出操作及结果解读

复合材料层合结构热-力耦合算例(实例)

2. 断裂力学与与损伤分析

2.1.断裂力学基础理论

2.2.基于XFEM方法的裂纹扩展模拟(实例)

2.3.VCCT方法入门(实例)

2.4.Cohesive方法入门(实例)

第二天

3. 断裂力学与损伤分析

3.1.基于虚裂纹闭合技术(VCCT)的分层扩展模拟(实例)

3.2.基于cohesive单元的分层/界面损伤扩展模拟(实例)

4. 复合材料加筋板静载荷分析与承载能力预测

4.1.复合材料加筋板的压溃分析基本理论

4.2.复合材料加筋板的压溃分析(实例)

4.3.复合材料加筋板剪切失效测试案例解析

4.4.复合材料层合板剪切失效模拟(实例)

第三天

5. 特殊复合材料建模与分析

5.1.复合材料损伤失效行为的多尺度分析概述

5.2.颗粒增强金属基复合材料结构建模、胞元分析技术(实例)

5.3.短纤维增强复合材料结构建模、胞元分析技术(实例)

6. 复合材料冲击与动态响应

6.1.结构动力学基础理论与ABAQUS动力学分析工具

6.2.复合材料加筋板自由振动分析(实例)

6.3.低速冲击理论与冲击后剩余压缩强度实验方法

6.4.复合材料冲击损伤模型与仿真流程

6.5.复合材料加筋板低速冲击过程模拟与剩余强度计算(实例)

6.6.高速冲击问题概述与模拟策略

6.7.高速冲击模拟(实例)

第四天

7. 高级编程与二次开发

7.1.工程材料本构关系与损伤模型简介

7.2.基于MATLAB与Python的参数化建模与脚本编程(实例)

7.3.ABAQUS接口子程序(UMAT、USDFLD等)原理与应用

7.4.基于接口子程序的材料弹塑性与粘弹性分析(实例)

7.5.复合材料损伤分析(实例)

8. 论文写作与科研指导

8.1.复合材料仿真计算文章(SCI)案例解析

8.2.SCI 论文撰写规范与创新思路

8.3.航空航天复合材料发展趋势与创新研究展望

8.4.算例补充与论文写作互动环节

欢迎各位学员带着课程相关问题参加学习交流,

我们将全力为你们解决问题!

部分案例展示:

机器学习在智能复合材料中的应用与实践

目录

主要内容

机器学习基础模型与复合材料研究融合

1.机器学习在复合材料中的应用概述

2.机器学习用于复合材料研究的流程

3.复合材料数据收集与数据预处理

实例:数据的收集和预处理

4.复合材料机器学习特征工程与选择

实例:以纳米材料增强复合材料为例,讨论特征选择、特征工程在提高模型性能中的作用。

5.线性回归用于复合材料研究

实例:线性回归在处理复合材料数据中的应用

6.多项式回归用于复合材料研究

实例:多项式回归在处理复合材料数据中的非线性关系时的应用

7.决策树用于复合材料研究

实例:决策树回归在预测水泥基复合材料强度中的应用

复合材料研究中应用集成学习与支持向量模型

1.随机森林用于复合材料研究

实例:随机森林在预测复合材料性能中的应用

2. Boosting算法用于复合材料研究

实例:Catboost在预测复合材料强度中的应用

3.XGBoost和LightGBM用于复合材料研究

(1)  XGBoost

(2)  LightGBM

(3)  模型解释性技术

实例:XGBoost和LightGBM在水泥基复合材料性能预测中的应用,模型比较

4.支持向量机 (SVM) 用于复合材料研究

(1)  核函数

(2)  SVM用于回归(SVR)

实例:SVR在预测复合材料的力学性能中的应用

5.模型调参与优化工具包

(1)  网格搜索、随机搜索的原理与应用

(2)  工具包Optuna

实例:超参数调整方法,模型调参与优化工具包的应用

6.机器学习模型评估

(1)  回归模型中的评估指标(MSE, R2, MAE等)

(2)  交叉验证技术

实例:比较不同模型的性能并选择最佳模型

复合材料研究中应用神经网络

1.神经网络基础

(1)  激活函数

(2)  前向传播过程

(3)  损失函数

实例:手动实现前向传播

2.神经网络反向传播与优化

(1)  梯度下降法原理

(2)  反向传播算法

(3)  随机梯度下降(SGD)

实例:实现梯度下降算法

3.复合材料研究中的多层感知机(MLP)

(1)  MLP架构设计

(2)  MLP的训练过程

(3)  MLP在回归和分类中的应用

实例:构建简单的MLP解决复合材料中的回归问题

4.PyTorch基础

(1)  张量(Tensor)的创建和操作

(2)  自动求导(Autograd)机制

(3)  损失函数和优化器

实例:使用PyTorch构建简单研究复合材料的神经网络

5.可解释性机器学习方法-SHAP

(1)  SHAP理论基础

(2)  计算和解释SHAP值

实例:复合材料中应用SHAP进行模型解释和特征理解

论文复现机器学习综合应用以及SCI文章写作

论文实例解读与复现:选择两篇应用机器学习研究水泥基复合材料的SCI论文

Ø 论文应用机器学习研究的创新点分析

Ø 论文中使用的复合材料数据集介绍

Ø 论文中的复合材料特征选择与数据预处理方法

Ø 论文中使用的模型结构与构建

Ø 机器学习研究复合材料的超参数调整

Ø 复合材料研究中机器学习模型性能评估

Ø 复合材料机器学习研究结果可视化

课程总结与未来展望

Ø 课程重点回顾

Ø 机器学习在复合材料中的未来发展方向

Ø 如何继续学习和深入研究

Ø Q&A环节

部分案例图示:

课程特色

01

机器学习与复合材料专题

1.多维度课程设计:培训不仅涵盖了机器学习的基础模型,还特别强调了这些模型与复合材料研究的融合,提供了全面的视角来理解机器学习在材料科学中的应用。

2.实践与理论相结合:通过实例分析,如纳米材料增强复合材料的特征工程,以及不同回归技术在复合材料数据中的应用,使学员能够将理论知识应用于实际问题解决中。

3.技术深度与广度:课程内容从基础的线性回归和多项式回归,到更高级的集成学习、支持向量机和神经网络,逐步深入,确保学员能够掌握不同复杂度的机器学习技术。

4.模型评估与优化:强调了模型评估的重要性,包括回归模型评估指标和交叉验证技术,以及如何使用工具包如Optuna进行超参数调整,帮助学员优化模型性能。

5.前沿技术探索:介绍了XGBoost和LightGBM等先进的机器学习算法,并探讨了它们的模型解释性技术,使学员能够理解并应用这些前沿技术。

6.神经网络与深度学习基础:提供了神经网络的基础知识,包括前向传播、损失函数和反向传播算法,以及使用PyTorch构建和训练神经网络的实践。

7.可解释性与可视化:特别强调了模型的可解释性,通过SHAP方法来解释模型预测,以及如何将研究成果进行可视化展示,增强了研究的透明度和说服力。

8.论文复现与写作指导:通过复现SCI论文中的机器学习应用,提供了论文写作和研究创新点分析的指导,帮助学员提升科研能力和论文发表技巧。

02

ABAQUS 专题

1. 理论筑基:由国家重点高校老师由浅入深得讲授各个模块要点难点、用到的方法,为实现后续的仿真分析加强理论依据。

2.实践为本:由组内最擅长软件操作的讲师详细讲授各个模块模拟实现各种算例的过程、模拟结果的分析,为实际课题与论文增添仿真色彩。

报名须知

时间地点

机器学习在智能复合材料中的应用与实践

2024年9月21日-09月22日

2024年9月28日-09月29日

在线直播(授课四天)


ABAQUS复合材料建模技术与应用

2024年9月21日-9月22日

2024年9月28日-9月29日

在线直播(授课四天)



来源:仿真老兵
Abaqus振动断裂复合材料非线性二次开发通用航空航天船舶汽车MATLABpythonUM裂纹理论材料多尺度控制
著作权归作者所有,欢迎分享,未经许可,不得转载
首次发布时间:2024-09-01
最近编辑:2月前
无情浪子
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仿真和试验到底谁更靠谱?

仿真和试验是科学研究、工程设计和产品开发中常用的两种方法。这两种方法各有优缺点,适用于不同的场景和需求。小编将深入分析仿真和试验的特点、应用、优势与局限性,帮助读者理解在特定情况下选择哪种方法更为靠谱。仿真的定义与特点仿真是指通过计算机模型或数学模型来模拟真实系统的行为和特性。它通常涉及到对系统的物理、化学或生物过程进行建模,然后利用计算机程序进行模拟,以预测系统在不同条件下的表现。仿真的优势成本效益:相较于实际试验,仿真往往能够节省大量的时间和资金。特别是在产品开发的早期阶段,进行物理试验可能需要昂贵的材料和设备,而仿真可以在虚拟环境中进行多次测试。例如小编设计的产品进行一次试验需要几十万,但是仿真一个月成本大大降低。安全性:在某些高风险领域(如航空航天、核能等),进行实际试验可能会带来安全隐患,而仿真可以在没有风险的情况下进行大量实验。灵活性:仿真允许研究人员快速调整参数,以观察不同条件下系统的行为。这种灵活性在实际试验中往往难以实现。可重复性:仿真过程可以被精确记录和重复,确保实验结果的一致性和可验证性。仿真的局限性模型的准确性:仿真结果的可靠性依赖于模型的准确性。如果模型没有很好地反映真实系统的行为,仿真结果可能会误导决策。这就需要仿真工程师的经验积累。计算资源:复杂的仿真可能需要大量的计算资源和时间,尤其是在涉及到高维度和非线性问题时。对于小公司不愿投入高成本是很头疼的。验证困难:虽然仿真可以提供大量数据,但验证这些数据的真实有效性往往需要依赖实际试验。但是试验就需要成本。试验的定义与特点试验是通过直接观察或测量真实系统的行为来获取数据和结论的方法。试验通常是在控制条件下进行的,以确保结果的准确性和可重现性。试验的优势真实数据:试验提供的是直接的、真实的实验数据,能够反映系统在实际条件下的表现。验证模型:通过试验,可以验证仿真模型的准确性,确保在未来的仿真中使用的模型是可靠的。发现新现象:在实际试验中,研究人员可能会观察到仿真模型未能预测的新现象,这为科学研究提供了新的方向。试验的局限性成本高:试验通常需要昂贵的设备和材料,尤其是在大规模试验或高精度试验中,成本问题尤为突出。时间消耗:设计和实施试验往往需要较长的时间,这在快速发展的领域中可能会导致竞争劣势。安全风险:某些试验可能涉及高风险因素,尤其是在化学、物理或生物领域,可能会对实验人员和环境造成潜在威胁。选择的策略早期阶段优先仿真在产品开发的早期阶段,仿真通常是首选的方法。此时,设计理念尚未完全确定,进行大量的试验可能会导致高昂的成本和时间浪费。通过仿真,工程师和研究人员可以快速评估不同设计方案的可行性,进行参数优化,识别潜在问题。这种方法不仅节省了资源,还能够在设计早期阶段做出关键决策,从而提高后续试验的效率。试验用于验证与优化在仿真阶段完成后,特别是当模型经过多次迭代和优化后,进行实际试验是非常重要的。这一阶段的试验主要用于验证仿真结果的准确性,确保模型的可靠性。此外,试验还可以帮助发现仿真中未能考虑到的因素,如材料的真实特性、环境影响等,从而进一步优化设计。综合运用在许多复杂的工程和科学研究中,仿真和试验的综合运用是最佳选择。通过先进行仿真来探索设计空间,再通过试验来验证和优化模型,研究人员可以在保证安全和经济性的同时,获得更为准确和可靠的结果。例如,在航空航天领域,设计新型飞机时,通常会使用仿真来预测气动特性,然后在风洞中进行试验以验证这些预测。仿真与试验的互补性尽管仿真和试验各自具有独特的优缺点,但它们在许多方面是互补的,可以相辅相成,提升研究和工程的效率与效果。理论与实践的结合:仿真可以基于理论模型进行预测,而试验则可以验证这些预测的准确性。通过将仿真与试验结合,可以更好地理解系统的行为。例如,在航空航天领域,设计师可以先通过仿真优化飞机的气动外形,然后通过试验验证仿真结果。减少试验次数:在某些情况下,仿真可以帮助确定试验的最佳条件,从而减少实际试验的次数和成本。通过初步的仿真分析,可以筛选出最具潜力的设计或参数,然后再进行针对性的试验。数据的补充与丰富:试验通常只能在有限的条件下进行,而仿真可以模拟更多的情境和变量。在实际试验中获得的数据可以用于优化仿真模型,使其更加精确。同时,仿真结果也可以为试验设计提供参考,帮助研究人员选择合适的实验方案。快速迭代与优化:在产品开发过程中,仿真可以支持快速迭代设计,缩短开发周期。在初步设计阶段,通过仿真可以快速评估多种设计方案的优劣,选择最优方案后再进行实际试验。这种快速迭代的过程可以显著提高产品的市场响应速度。未来的发展趋势随着科技的进步,仿真和试验的结合将更加紧密。以下是一些可能的发展趋势:数字孪生技术数字孪生技术是指创建一个与现实世界对象相对应的虚拟模型。通过实时数据反馈,数字孪生可以不断更新和优化仿真模型。这一技术在制造业、航空航天和医疗领域的应用潜力巨大,能够提高设计和试验的效率。人工智能与机器学习人工智能和机器学习技术在仿真中的应用也在不断增加。通过分析大量历史数据,机器学习算法可以帮助优化仿真模型,提高预测的准确性。同时,这些技术也可以用于试验数据的分析,帮助研究人员从中提取有价值的信息。自动化与高通量试验在试验方面,自动化技术的发展使得高通量试验成为可能。这种方法能够在短时间内进行大量实验,提高试验的效率和准确性,尤其适用于药物筛选和材料研究等领域。仿真和试验都是为了模拟真实状态,‌都是验证手段,都是对模型进行验证,既然是对模型验证,必然会产生一定的误差,最终出现可能仿真准确或者试验准确,但是都是为了更好地服务于设计构想的实现,‌优化产品。‌它们之间的关系是互补的,‌而不是相互排斥的。‌仿真和试验各有其特点和适用范围,‌选择使用哪一种方法取决于具体的应用场景和需求。‌来源:仿真老兵

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