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Altair Multiscale Designer——多尺度材料模型仿真
添加时间:2023-04-06
浏览次数:176
Altair Multiscale Designer——多尺度材料模型仿真

       Altair Multiscale Designer 是一款用于开发各种多尺度材料模型并进行仿真的高效工具,适用于连续纤维、织物、短切纤维复合材料、蜂窝芯材、钢筋混凝土、土壤 、骨骼以及其他各类各向异性材料。应用包括针对设计进行多尺度材料建模、极限失效、基于统计的材料许用强度、疲劳、断裂、冲击、碰撞、环境降解以及多物理场仿真,并为商用FEA求解器 Altair OptiStruct, Altair Radioss, LS - DYNA 和 Abaqus 提供插件。


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产品亮点:


• 适用于连续、长、短纤维增强复合材料

• 内置参数化单胞模型,支持用户自定义单胞模型

• 准确、高效的仿真材料非线性段至极限失效

• 可将注塑分析的纤维流向映射到结构网格

• 内置标准实验模型,可对材料进行虚拟实验仿真

• 提供高效的商业有限元求解器接口,支持 Altair OptiStruct , Altair Radioss,LS-DYNA 以及 Abaqus


优势:


      在市场现有的各式各样的多尺度建模框架中,Multiscale Designer 独树一帜的将易用性、高效性、准确性和多功能性进行了完美结合。


易用性

      Multiscale Designer 提供了方便快捷的建立连续型、离散型复合材料定义及验证的方法。用户可定义单向加强型复合材料 、编织型复合材料, 可定义长短纤维加强,如光纤、玻纤、凯夫拉加强的热塑性、热固性复合材料,整个过程可通过 4 步法快速实现:

• 单胞模型定义

• 线性材料属性定义

• 模型降阶

• 非线性材料属性定义

建立的多尺度模型可通过虚拟实验进行验证,验证后的材料模型可耦合商业有限元软件,包括 Altair OptiStruct™ , Altair Radioss™ , LSDYNA , ABAQUS ,  进行结构求解。


计算高效

      传统的针对多尺度材料分析的均匀化方法存在计算效率和计算精度无法同时满足的问题,Multiscale Designer 采用独有的降阶技术很好的解决了这个问 题。Multiscale Designer 先建立 3D 单胞模型,然后对单胞模型进行降阶,通过对单胞模型进行一次计算得到单胞模型的宏观各向异性线性和非线性材料参数,在结合宏观有限元仿真时,每个单元的积分点会调用该材料参数进行刚度、应力的计算,无需重复求解单胞模型,很好的解决了计算效率及精度的问题。


高精度

      Multiscale  Designer  在单胞模型中为基体和纤维赋予了Multiscale Designer 所特有的非线性材料,这些模型包括针对脆性材料,如玻璃纤维、碳纤维的损伤模型,针对延性基体的塑性模型、高级混合损伤模型等。这些材料模型通过大量的实验验证了其在单向加强型复合材料、编织型复合材料和短切纤维增强复合材料上的准确性。


通用性

      Multiscale Designer 内置了具备宏观有限元求解器,内部建立了参数化的标准试件库,包括纯剪、纯弯、V 型缺口试件及无缺口试件等,可快速对这些标准试件进行多尺度仿真。         

      Multiscale Designer 随机性分析模块集成了蒙特卡罗方法、稀疏网格随机分析方法,每个材料参数可通过均值、方差、概率分布类型定义一个概率密度函数,随机分析的输出为概率密度函数,通过这些概率密度函数可直接计算 A 、B许用值。


功能:


力学特性分析

      Multiscale Designer-Mechanical 基于微观分析方法,直接对微观介质进行线性和非线性的力学分析。独一无二 的基于特征应变的单胞简化模型使得多尺度分析的计算成本与传统单一宏观模 型的计算成本相当。

      Multiscale Designer- Mechanical 提供正向和逆向建模功能。正向建模: 输入编织体构型、组分(纤维、基体)等工艺参数、力学性能参数,计算预测宏观材料性能;逆向建模:输入宏观测试数据,部分组分性能,逆推组分性能,组合重现宏观性能。其中逆向建模包括线弹性校核和非线性校核逆推。

      Multiscale Designer-Mechanical 已针对 50 多种基准问题在各种复合材料产品形式的样片和组件层级进行了验证。


随机性分析

      Multiscale Designer-Stochastics 提供正向和逆向随机仿真功能。正向随机仿真过程假定微观几何和构成属性的可变性,由此计算出感兴趣的宏观数量的概率分布函数。逆向随机仿真过程根据宏观(取样片)层级实验数据的可变性对微观组成属性的概率分布函数进行分析。

      Multiscale    Designer–Stochastics 可直接提供获得实验数据支持的 A、B 基准许用值。