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多尺度材料模型仿真
多尺度材料模型仿真

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型號

Altair@ Multiscale Designer多尺度材料模型仿真

品牌

澳汰爾

產地

上海

樣本

暫無
澳汰爾工程軟件(上海)有限公司

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Altair Multiscale Designer 是一款用于開發各種多尺度材料模型并進行仿真的高效工具,適用于連續纖維、織物、短切纖維復合材料、蜂窩芯材、鋼筋混凝土、土壤、骨骼以及其他各類各向異性材料。應用包括針對設計進行多尺度材料建模、極限失效、基于統計的材料許用強度、疲勞、斷裂、沖擊、碰撞、環境降解以及多物理場仿真,并為商用 FEA 求解器 Altair OptiStruct,Altair Radioss,LS-DYNA 和Abaqus 提供插件。

產品亮點

  1. 適用于連續、長、短纖維增強復合材料

  2. 內置參數化單胞模型,支持用戶自定義單胞模型

  3. 準確、高效的仿真材料非線性段至極限失效

  4. 可將注塑分析的纖維流向映射到結構網格

  5. 內置標準實驗模型,可對材料進行虛擬實驗仿真

  6. 提供高效的商業有限元求解器接口,支持Altair OptiStruct,Altair Radioss,LS-DYNA 以及 Abaqus

優勢

在市場現有的各式各樣的多尺度建模框架中,Multiscale Designer 獨樹一幟的將易用性、高效性、準確性和多功能性進行了**結合。

易用性

Multiscale Designer 提供了方便快捷的建立連續型、離散型復合材料定義及驗證的方法。用戶可定義單向加強型復合材料、編織型復合材料,可定義長短纖維加強,如光纖、玻纖、凱夫拉加強的熱塑性、熱固性復合材料,整個過程可通過 4 步法快速實現:

  1. 單胞模型定義

  2. 線性材料屬性定義

  3. 模型降階

  4. 非線性材料屬性定義


建立的多尺度模型可通過虛擬實驗進行驗證,驗證后的材料模型可耦合商業有限元軟件,包括 Altair OptiStruct?,AltairRadioss?,LSDYNA,ABAQUS,進行結構求解。

計算高效

傳統的針對多尺度材料分析的均勻化方法存在計算效率和計算精度無法同時滿足的問題,Multiscale Designer 采用獨有的降階技術很好的解決了這個問題。Multiscale Designer 先建立3D單胞模型,然后對單胞模型進行降階,通過對單胞模型進行一次計算得到單胞模型的宏觀各向異性線性和非線性材料參數,在結合宏觀有限元仿真時,每個單元的積分點會調用該材料參數進行剛度、應力的計算,無需重復求解單胞模型,很好的解決了計算效率及精度的問題。

image.png

高精度

Multiscale Designer 在單胞模型中為基體和纖維賦予了 MultiscaleDesigner 所特有的非線性材料,這些模型包括針對脆性材料,如玻璃纖維碳纖維的損傷模型,針對延性基體的塑性模型、高級混合損傷模型等。這些材料模型通過大量的實驗驗證了其在單向加強型復合材料、編織型復合材料和短切纖維增強復合材料上的準確性。

通用性

Multiscale Designer 內置了具備宏觀有限元求解器,內部建立了參數化的標準試件庫,包括純剪、純彎、V 型缺口試件及無缺口試件等,可快速對這些標準試件進行多尺度仿真。MultiscaleDesigner 隨機性分析模塊集成了蒙特卡羅方法、稀疏網格隨機分析方法,每個材料參數可通過均值、方差、概率分布類型定義一個概率密度函數,隨機分析的輸出為概率密度函數,通過這些概率密度函數可直接計算 A、B 許用值。

功能

力學特性分析

Multiscale Designer-Mechanical基于微觀分析方法,直接對微觀介質進行線性和非線性的力學分析。****的基于特征應變的單胞簡化模型使得多尺度分析的計算成本與傳統單一宏觀模型的計算成本相當。

Multiscale Designer-Mechanical提供正向和逆向建模功能。正向建模:輸入編織體構型、組分(纖維、基體)等工藝參數、力學性能參數,計算預測宏觀材料性能;逆向建模:輸入宏觀測試數據,部分組分性能,逆推組分性能,組合重現宏觀性能。其中逆向建模包括線彈性校核和非線性校核逆推。

Multiscale Designer-Mechanica已針對 50 多種基準問題在各種復合材料產品形式的樣片和組件層級進行了驗證。

隨機性分析

Multiscale Designer-Stochastics提供正向和逆向隨機仿真功能。正向隨

機仿真過程假定微觀幾何和構成屬性的可變性,由此計算出感興趣的宏觀數量的概率分布函數。逆向隨機仿真過程根據宏觀(取樣片)層級實驗數據的可變性對微觀組成屬性的概率分布函數進行分析。Multiscale Designer-Stochastics可直接提供獲得實驗數據支持的 A、B 基準許用值。

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10分

易用性

10分

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