达索系统推出AI材料参数自动校准技术 提升工程仿真效率与准确性

在现代工程设计与开发的进程中，工程仿真技术已经成为不可或缺的工具。而在工程仿真中，材料参数的准确性是确保仿真结果可靠性的一项重要因素。对于有限元分析（FEA），材料参数的校准历来是一个复杂且具挑战性的任务。传统的材料参数校准方法通常依靠工程师的经验和试错，这一过程代价昂贵且耗时显著，极大地降低了工程设计和分析的效率。为了解决这一难题，达索系统（Dassault Systèmes）最近推出了一项创新性的AI材料参数自动校准技术，旨在利用人工智能的强大能力，提高工程仿真的精度和效率。

材料参数校准的挑战

材料参数校准的根本目的是通过对比实验数据和数值模型，调整材料模型中的参数，使之能够更真实地反映材料的实际行为。这一过程传统上涉及以下几个问题：

1. 耗时长：材料参数的校准往往需要进行多次迭代计算与调整，这不仅耗费时间，还可能影响项目的进度。

2. 依赖经验：精准的材料参数校准需要丰富的专业知识和经验，工程师需要对材料特性及其行为有深入的理解。

3. 误差率高：在多次试错的过程中，难以找到最优的参数组合，可能导致仿真结果的误差率增加。

AI材料参数自动校准技术的核心优势

达索系统的新技术通过将人工智能算法与其强大的有限元分析软件Abaqus相结合，提供了一种全新的解决方案。该技术采用机器学习算法来自动化校准过程，能够有效提升工程仿真中的材料参数精度与效率。

1. 提高效率：AI自动校准技术能够大幅减少材料参数校准所需的时间，通过直接从实验数据中提取关键信息并自动生成材料模型参数，节省了工程师手动校准的繁琐步骤。

2. 增强准确性：通过机器学习，自动校准过程不仅能够提升材料模型参数的标定精度，还确保复杂本构关系的高保真拟合。这种准确性对提供可靠的设计决策至关重要。

3. 减少经验依赖：AI技术的引入意味着校准过程不再极度依赖单个工程师的经验。在结合标准化校准模板的基础上，AI使材料参数校准形成了一种智能化与流程化的转变。

AI校准工作流程

达索系统的AI材料参数自动校准流程大致包括以下几个关键步骤：

数据收集：收集相关实验数据，例如应力-应变曲线、弹性模量和泊松比等基础材料参数。

特征提取：从实验数据中提取关键特征，作为机器学习模型的输入，以帮助算法理解材料特性。

模型训练：利用机器学习算法建立材料参数与实验数据之间的映射关系，以便更精确地标定材料模型中的参数。

参数标定与优化：所有关键参数在经过初步标定后，通过对比和反馈不断优化，确保参数设置达到实验结果的要求。

技术应用与前景

这项技术可以广泛应用于多种材料的仿真与校准中，比如金属材料的弹塑性本构关系校准、复合材料的超弹性本构关系校准等。不论是简单的线性材料还是复杂的非线性材料，这种AI驱动的校准方法都展现出了优越性。

未来，随着技术的不断进步，AI材料参数自动校准将在以下几个主要方向上继续演进：

1. 多物理场耦合校准：随着工程仿真技术的需求增加，未来将逐步实现电-热-力等多物理场的联合校准，以满足更复杂的工程挑战。

2. 自适应学习能力：未来的AI校准技术将具备更强的自适应学习能力，根据不同的材料特性与实验条件，自动调整校准策略，以持续提升效率与准确性。

3. 与数字孪生的融合：随着数字孪生技术的快速发展，AI校准技术与数字孪生的深度联动将使物理实体与数字模型之间实现实时校准与更新，为智能制造的推进提供有力支持。

达索系统推出的AI材料参数自动校准技术代表了工程仿真领域的一项重要突破。通过将先进的人工智能技术与传统的有限元分析结合，这项创新不仅大幅提升了材料参数校准的效率和准确性，而且为未来工程设计的智能化、自动化奠定了坚实基础。随着AI技术的不断进步，未来将实现更加精准的材料模型标定，为工程设计提供更为可靠的支持，最终提升产品的质量与安全性。