在工程仿真領域，材料參數的準確校準一直是有限元分析（FEA）中的核心挑戰。材料參數的準確性直接影響仿真結果的可靠性，從而影響設計決策的質量。傳統上，材料參數的校準依賴于工程師的經驗和大量試錯，這一過程耗時且效率低下。隨著人工智能技術的快速發展，達索系統（Dassault Systmes）作為全球領先的3D設計、工程和模擬軟件提供商，不斷探索將AI技術與傳統CAE工具相結合的新方法。凱思軟件基于與達索的戰略合作關系，結合多年來在達索產品和客戶市場的深耕研究，深入解析了達索系統的最新AI材料參數自動校準技術，探討其工作原理、應用場景、優勢以及未來發展趨勢。

圖片 1：傳統校準與AI校準對比

一、Abaqus簡介與材料參數校準的重要性

Abaqus是達索系統旗下的高級有限元分析軟件，支持線性、非線性、跨學科多物理場分析計算，具有跨系統二次開發可擴展性，是高級有限元分析軟件的代表。在工程仿真中，材料參數的準確設定是確保仿真結果可靠性的重要環節。

材料參數校準是指通過實驗數據和數值模型之間的對比，調整材料模型中的參數，使其更好地反映真實材料的行為。傳統上，這一過程通常依賴于工程師的經驗和試錯，存在以下問題：

耗時較長：需要進行多次迭代計算和調整

依賴經驗：需要豐富的專業知識和經驗

誤差較大：可能無法找到最優參數組合

二、達索系統的AI材料參數自動校準技術

1.技術概述

達索系統最新推出的AI材料參數自動校準技術，是將人工智能算法與Abaqus仿真平臺相結合的一項創新技術。該技術能夠自動分析實驗數據，擬合本構關系，并標定材料模型中的關鍵參數。與傳統方法相比，AI自動校準技術具有更高的效率和準確性。

核心工作原理

達索系統的AI材料參數自動校準技術主要基于機器學習算法，其核心工作原理包括以下幾個關鍵步驟：

數據準備：收集實驗數據，包括材料的應力-應變曲線、彈性模量、泊松比等基本參數。

特征提取：從實驗數據中提取關鍵特征，作為機器學習模型的輸入。

模型訓練：使用機器學習算法建立材料參數與實驗數據之間的映射關系。

參數標定：根據實驗數據，自動標定材料模型中的關鍵參數。

驗證優化：通過與實驗結果的對比，不斷優化參數設置。

圖片 2：AI校準工作流程

一個流程圖，展示AI校準過程的核心步驟：數據準備、特征提取、模型訓練、參數標定和驗證優化。每個步驟使用簡單的圖標表示（例如，燒杯代表數據，放大鏡代表特征提取，大腦代表訓練，刻度盤代表校準，對勾代表驗證）。箭頭連接步驟，并包含一個返回的循環表示迭代優化。目的也是為了清晰地展示AI技術校準材料參數的過程。

技術優勢

達索系統的AI材料參數自動校準技術相比傳統方法具有以下顯著優勢：

提高效率：大幅減少參數校準所需時間，結合凱思軟件在智能算法優化領域的積累，進一步縮短了從實驗數據到仿真應用的閉環周期。

提高準確性：通過算法優化提升參數標定精度，凱思軟件的多目標優化框架與達索系統的AI技術協同工作，確保復雜本構關系的高保真擬合。

降低經驗依賴：減少對工程師經驗的依賴，凱思軟件的標準化校準模板與達索系統的AI平臺結合，推動材料參數校準向智能化、流程化轉型。

三、技術應用場景

圖片 3：應用場景

AI算法選擇

達索系統的AI材料參數自動校準技術采用了多種機器學習算法，包括但不限于：

神經網絡：用于建立復雜的非線性映射關系。

遺傳算法：用于參數優化和搜索。

支持向量機：用于分類和回歸分析。

貝葉斯優化：用于高維空間中的參數優化。

與Abaqus的集成

達索系統的AI材料參數自動校準技術與Abaqus的集成方式主要包括：

API接口集成：通過Abaqus的API接口實現無縫集成，凱思軟件作為達索系統的戰略合作伙伴，其開發的擴展工具進一步優化了接口兼容性，支持更高效的數據交互與流程自動化。

數據文件交互：通過標準化數據格式實現參數傳遞，凱思軟件的數據預處理模塊可無縫銜接實驗數據與Abaqus仿真環境，提升數據清洗與特征提取的效率。

自動化腳本：開發定制化腳本實現全流程自動化，凱思軟件提供的腳本庫與達索系統深度適配，為復雜材料模型的參數優化提供了靈活且可擴展的解決方案。

校準流程

達索系統的AI材料參數自動校準技術的校準流程主要包括以下幾個步驟：

實驗數據收集：收集材料的實驗數據，包括應力-應變曲線、彈性模量、泊松比等基本參數。

圖片 4：實驗數據收集

描述：一張展示用于材料測試的實驗室設備的圖片，例如正在對材料樣品進行拉伸試驗的萬能試驗機。背景屏幕上可以顯示應力-應變曲線圖。

目的：說明AI校準過程所需實驗數據的來源。

數據預處理：對實驗數據進行預處理，包括數據清洗、特征提取等。

模型選擇：根據材料特性選擇合適的材料模型。

參數初始化：對材料模型中的參數進行初始化設置。

參數優化：使用機器學習算法對參數進行優化。

圖片 5：AI優化

描述：AI/機器學習工作的抽象表示。這可以是一個處理數據的節點網絡（如神經網絡），或者一個算法在復雜地形上尋找最優解的視覺隱喻。

目的：可視化AI算法優化材料參數的核心計算過程。

結果驗證：驗證優化后的參數是否滿足精度要求。

迭代優化：根據驗證結果，進行迭代優化，直到滿足精度要求。

四、技術驗證與案例分析

1.技術驗證方法

達索系統的AI材料參數自動校準技術的驗證方法主要包括：

與實驗結果對比：將校準后的材料參數應用于仿真中，與實驗結果進行對比。

交叉驗證：使用不同的實驗數據集進行交叉驗證。

敏感性分析：分析參數變化對仿真結果的影響。

典型案例分析

案例1：金屬材料的彈塑性本構關系校準：在金屬材料的彈塑性本構關系校準中，傳統方法需要進行多次迭代計算和調整，耗時較長。而使用達索系統的AI材料參數自動校準技術，可以快速準確地標定金屬材料的彈性模量、屈服強度、硬化參數等關鍵參數，顯著提高工作效率。

圖片4：金屬材料的彈塑性本構關系校準

案例2：復合材料的超彈性本構關系校準：在復合材料的超彈性本構關系校準中，由于材料的復雜性，傳統方法難以準確標定參數。而使用達索系統的AI材料參數自動校準技術，可以有效處理復合材料的復雜本構關系，提高參數標定的準確性。

圖片5：復合材料的超彈性本構關系校準

五、技術發展趨勢

隨著人工智能技術的不斷發展，達索系統的AI材料參數自動校準技術也將不斷演進。未來的發展趨勢主要包括：

多物理場耦合校準：隨著工程仿真的復雜性不斷增加，單一物理場的材料參數校準已不能滿足需求。未來，達索系統的AI材料參數自動校準技術將向多物理場耦合校準方向發展，實現電-熱-力等多物理場的聯合校準。

自適應學習能力：未來的AI材料參數自動校準技術將具有更強的自適應學習能力，能夠根據不同的材料特性和實驗條件，自動調整校準策略，提高校準效率和準確性。

與數字孿生的融合：隨著數字孿生技術的快速發展，達索系統的AI材料參數自動校準技術將與數字孿生技術深度融合，實現物理實體與數字模型之間的實時校準和更新，為智能制造提供更可靠的支持。

六、結論與展望

達索系統的AI材料參數自動校準技術代表了工程仿真領域的一項重要創新，通過將人工智能技術與傳統的有限元分析相結合，顯著提高了材料參數校準的效率和準確性。這一技術的應用將為工程設計提供更可靠的支持，提高設計質量和安全性。

未來，達索系統的AI材料參數自動校準技術將向多物理場耦合校準、自適應學習能力等方向發展。凱思軟件在跨學科仿真與數字孿生領域的探索，為達索系統提供了關鍵技術支撐。例如，雙方在電-熱-力多場耦合校準中的聯合研發，將加速復雜工程場景的仿真精度提升。此外，凱思軟件的自適應學習算法庫與達索系統的AI平臺深度融合，有望實現更高效的參數動態優化，為智能制造與數字孿生應用提供更強大的底層支持。

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