构造建模是连续性和结构力学的基石.在有限元分析中,本构模型被编码在材料子程序中,提供了控制方程中应变和应力之间的函数映射。这个函数在每个有限元中,在每个积分点,在每个时间步骤,在每个牛顿迭代中被调用。今天的有限元分析包提供了可供选择的大型材料模型库。然而,选择适当模型的科学标准仍然高度主观,容易产生用户偏见。
在这里,我们展示了如何实现模型选择过程的完全自动化,自主地从实验数据中发现最佳模型和参数,将所有可能的可发现模型编码到一个单一的材料子程序中,并无缝地将这个通用材料子程序集成到有限元模拟中。我们已经成功地将这种技术原型化,用于各种不可压缩、各向同性、超弹性材料,最近又将其进一步扩展为可压缩和各向异性材料的行为。我们演示了如何将这些特性集体整合到一个单一的通用材料子程序中,这个子程序将作为一个内置的材料建模功能在未来的abaqus版本中使用。用这种新的通用材料子程序进行的有限元模拟表明,它非常适合传统的本构模型,很好地生成新发现的模型,并与实验数据和先前的模拟结果一致。将几十个单独的材料子程序替换为单一的通用材料子程序,该子程序通过自动模型发现直接填充,完全没有人工交互,将使工程分析民主化,并使有限元模拟更容易为更具包容性和多样性的社区所利用将使工程分析民主化,并使有限元模拟更容易为更具包容性和多样性的社区所用将使工程分析民主化,并使有限元模拟更容易为更具包容性和多样性的社区所用 加速科学创新。
模拟脑组织行为
通用材料子程序在脑组织中的应用取得了很好的结果。该模型是用人脑组织样本的张力、压缩和剪切试验数据进行测试的。结果显示不同脑区的行为有显著的变化,表明了脑组织力学的复杂性。这个模型能够精确地捕捉到这种非线性和不可压缩的行为,提供了一个更全面的大脑组织的机械性质的描述。
将模型的性能与脑组织常用的传统材料模型相比较,通用材料子程序的性能优于经典模型,展示了更高的适合性。该模型预测不同大脑区域压力差异的能力尤为显著,显示了它在捕捉大脑组织复杂行为方面的多功能性和准确性。
此外,该模型在不同类型的组织中推广的独特能力通过成功地应用于皮肤组织而得到证明,它在多个数据集中表现出一致的性能,突出表明它在代表不同的物质行为方面具有广泛的适用性和有效性。
探索进一步的应用和了解机械性能的重要性
世界材料子程序开发的活心脏项目在人类心脏的研究之外,有很大的应用前景。该模型已成功扩展到分析其他组织的机械行为,如皮肤和人造肉。在从生物医学到食品科学的各个领域，理解和预测各种材料的机械性能的能力至关重要。
例如,在皮肤方面,该模型被用来研究不同层次的行为,并提供了对皮肤折叠、皱纹和再造手术等应用的深刻见解。这表明了所开发的模型的多样性和广泛的含义。
此外,该模型的应用超越了研究和实际使用。它还被整合到教学场景中,为学生提供了实验和了解各种材料机械行为的机会。这包括一个课程,允许学生测试不同的材料和分析他们的机械性能。例如,在一个课堂项目中,学生们测试了人造肉类产品,并利用这个模型来理解材料刚度与味觉感知之间的关系。
用人造肉类模型改革肉类工业
在这次网络研讨会上,介绍了一个开创性的人造肉类模型,标志着该领域的重大进展。该模型与经典模型进行了比较,证明了其显著的准确性和有效性.这是第一个人造肉类的结构模型,展示了这一发展的开拓性。此外,教授这些方法的班级对学生开放,为来自不同背景的个人,包括公司专业人员提供了参与和受益于这种创新方法的机会。
这一模式对肉类业的潜在影响是巨大的,因为它旨在复制真实肉类的味道和质地,提高食用人造肉的经验。这种模式为未来的食品技术开辟了新的可能性,并有可能革命性地改变肉类产品的开发和消费方式。
用神经网络结构进行材料建模
神经网络体系结构在材料建模中的潜力是一个游戏改变者。它能够用几个功能模块来替换数以千计的模型,从而为能够处理4000多个模型的统一材料子程序铺平了道路。这种革命性的方法可以创建一个单一的、统一的材料子程序,简化总结各种材料模型的过程。这种能力为处理复杂的材料行为和模拟开辟了新的可能性,为材料建模和分析提供了一种更有效和通用的方法。
将其落实为阿拉伯马格里布基地组织
本构神经网络模型已被整合到 阿巴克斯 作为一个内置子例程与激活函数。这个实现修正了一个零应力引用配置的不变性,允许更精确的计算结果。神经网络模型在分析结果和计算结果之间表现出了完美的匹配,证明了它在捕捉复杂材料行为方面的有效性。
这种集成允许使用通用材料子例程,这使得材料模型的定义只有几个参数,使其可以与传统的超弹性建模相比较。该实现已测试材料显示强大的历史依赖性,并显示强劲的性能。正在进行的测试包括将该方法与粘弹性和非弹性相结合,结果令人鼓舞。
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模拟中的应用,有助于生物医学刺激和人类健康的进步。本构人工神经网络模型的整合 阿巴克斯 标志着在使更广泛的受众能够利用其能力促进各种应用方面迈出了重要的一步。
生物医学模拟的进展
本构人工神经网络模型的应用在生物医学模拟中取得了良好的效果。它已成功地应用于各向异性案例,特别是在大脑组织行为建模中,在捕捉复杂的拉伸非线性效应方面,它已经证明了健壮性和准确性。此外,该模型还对历史依赖性强的材料进行了测试,显示了在模拟时间和价格相关行为方面更广泛应用的潜力。
该模型在未来的应用是有限元分析领域的一个重要发展。一旦集成,将使工程师和研究人员能够利用这一先进的材料模型,从而有可能提高涉及数百万元素的模拟的准确性和效率。这种集成预计将为材料模型提供更可解释和有效的定义,只需要几个参数来定义输入文件。
这项工作的协作性质也为生物医学模拟的进一步发展打开了大门,包括心脏瓣膜和心脏不同部位建模的应用,以及其他与整个生物医学工程界相关的材料。
