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马蒂亚斯·佩林克;凯文·林卡;胡安·胡塔多（Juan A.Hurtado）。;艾伦·库尔

关于超弹性材料的自动模型发现和通用材料子程序。 （英语） Zbl 07822167号

计算。方法应用。机械。工程师。 418，A部分，文章ID 116534，18 p.（2024）.
摘要：本构建模是计算力学和结构力学的基石。在有限元分析中，本构模型编码在材料子程序中，该子程序是一个将局部应变映射到应力的函数。该函数在每个有限元内、每个积分点、每个时间步长内、每个牛顿迭代中被调用。今天的有限元软件包提供了大量材料模型库供选择。然而，适当模型选择的科学标准仍然具有高度的主观性，并且容易产生用户偏见。在这里，我们完全自动化了模型选择过程，自主地从实验数据中发现最佳模型和参数，将所有可能发现的模型编码到单个材料子程序中，并将此通用材料子程序无缝集成到有限元分析中。我们为不可压缩、各向同性、超弹性软物质系统原型化了这一策略，我们通过十二个可能项的组合来表征这些系统。这些项具有第一和第二不变量，被提升到一次方和二次方，嵌入恒等函数、指数函数和对数函数中，总共生成（2^{2\乘以2\乘以3}=4096）模型。我们演示了如何将这些模型集成到一个单一的通用材料子程序中，该子程序将经典的新胡克（neo-Hooke）、布拉茨-科（Blatz Ko）、穆尼-里夫林（Mooney Rivlin）、德米雷（Demiray）、根特（Gent）和霍尔扎普费尔（Holzapfel）模型作为特例。使用我们新的通用材料子程序进行的有限元模拟表明，它能够很好地适应这些广泛使用的模型，能很好地推广到新发现的模型，并且与实验数据和以前的模拟都非常吻合。它在真实的有限元模拟中也表现良好，并准确预测了六种不同头部撞击场景下人脑中的应力集中。我们预计，将自动模型发现集成到通用材料子程序中，将自然推广到更复杂的可压缩、各向异性、非弹性材料和其他非线性有限元平台。用一个通用材料子程序取代几十个单独的材料子程序，该子程序通过自动模型发现直接填充——完全不需要人工交互——使有限元分析更容易访问，更稳健，不易受到人为错误的影响。这可能永远改变我们模拟材料和结构的方式。我们的源代码、数据和示例位于https://github.com/LivingMatterLab。

MSC公司：

74B20型 非线性弹性
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

自动模型发现;本构神经网络;本构建模;超弹性;材料子程序

软件：

ABAQUS公司;UMAT公司;LivingMatter实验室
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Peirlinck}等人，计算。方法应用。机械。工程418，A部分，文章ID 116534，18 p.（2024；Zbl 07822167）
全文： 内政部

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