应用机器学习和deepseek辅助CAE分析案例
今天学习deepseek结合机器学习辅助Abaqus进行CAE仿真，分析一个特定尺寸的平板在受力后的应力和变形，然后改变平板的厚度，利用机器学习预测不同厚度下的应力和变形情况。让我梳理一下整个过程应该怎么做。首先，我需要明确整个流程。常规的CAE仿真步骤相比大家都很熟悉，但这次需要加入机器学习来进行预测，步骤包括：
1. 数据生成：使用Abaqus对不同厚度的平板进行多次仿真，生成应力和变形的数据集。首先，我需要确定要改变厚度的范围。例如，厚度可能在1mm到10mm之间变化，以覆盖不同的情况。但需要多少个数据点呢？如果数据点太少，模型可能无法准确学习；太多的话，仿真时间会增加。可能需要找到一个平衡点，比如每隔0.5mm或1mm取一个点，这样可能有10到20个数据点。不过具体数量可能需要根据模型的复杂度调整。
2. 特征工程：确定输入特征（如厚度、材料属性、载荷等）和目标变量（应力和变形）。输入特征可能只有厚度，而目标变量是最大应力和最大变形。但应力和变形是否在平板上均匀分布？之前的分析显示应力在大部分区域均匀，但固定端可能有轻微应力集中。这里可能需要明确目标变量是最大应力还是平均应力。同样，变形可能指的是最大位移，即加载端的位移。
3. 模型选择与训练：选择合适的机器学习模型，用生成的数据训练模型，使其能够根据输入预测应力和变形。对于回归问题（预测连续值如应力和变形），可能的模型包括线性回归、决策树、随机森林、支持向量回归（SVR）、神经网络等。需要比较不同模型的性能，选择最适合的。考虑到数据量可能较小（比如20个样本），复杂的模型如深度神经网络可能容易过拟合，因此可能需要选择较简单的模型，如随机森林或SVR，并进行交叉验证。
4. 模型验证与测试：验证模型的预测准确性，可能需要交叉验证或保留部分数据作为测试集。需要将数据集分为训练集和测试集，或者使用交叉验证来评估模型的泛化能力。如果数据量小，交叉验证可能更合适，比如k折交叉验证。此外，需要标准化输入特征，尤其是如果后续要使用如SVR或神经网络这类对尺度敏感的模型。
5. 预测与应用：训练好模型后，输入新的厚度值，模型预测对应的应力和变形。需要检查预测结果是否符合物理规律，例如，随着厚度增加，应力应该减小（因为应力=F/A，A随厚度增加），变形也应该减小（因为刚度增加）。如果模型的预测趋势相反，可能存在问题，需要检查数据或模型选择。
困难点：
数据量不足：如果只生成少量数据，模型可能无法准确捕捉厚度与应力和变形之间的关系。可能需要生成足够多的数据点，或者使用数据增强的方法，如插值。
过拟合：如果模型过于复杂而数据量少，容易过拟合。需要通过交叉验证、正则化等方法缓解。
物理一致性：机器学习模型的预测需要符合物理规律，例如应力与厚度成反比。如果模型预测的结果违背这一点，可能需要调整模型或增加相关约束。
大致思路：
1.Abaqus支持通过Python脚本进行参数化建模和批量处理，可以编写一个循环，遍历不同的厚度值，每次修改模型参数，提交作业，运行仿真，然后在结果文件中提取所需数据。2.Abaqus的结果文件（ODB文件）可以通过Python脚本读取，获取节点或单元的应力值以及位移值。需要确定如何提取最大值或平均值，例如最大Von Mises应力和加载端的最大位移。
3.机器学习部分，可能需要处理多输出回归问题，因为需要同时预测应力和变形两个目标变量。或者，可以分别训练两个模型，一个预测应力，另一个预测变形。不过，多输出回归模型可能更高效，尤其是当两个目标变量之间存在相关性时。
分析步骤
1.数据生成：参数化Abaqus仿真
1.1 编写Abaqus Python脚本
目标：自动化生成不同厚度的仿真数据。
脚本功能：
参数化定义平板厚度。
自动修改几何模型、划分网格、施加边界条件和载荷。
提交作业并提取最大应力和变形结果。
1.2 生成数据集
2.机器学习模型训练
2.1 数据预处理
2.2 模型选择与训练
2.3 模型优化
3.预测新厚度下的结果
3.1 输入新厚度值
输出示例：
3.2 验证预测结果
4. 关键结论
数据驱动建模：通过自动化仿真生成数据，机器学习模型可快速预测不同厚度下的力学行为。
模型性能：
应用场景：
快速设计优化（如根据应力阈值选择最小厚度）。
减少重复仿真时间，提升CAE分析效率。
