海克斯康设计仿真 | 基于Digimat & ODYSSEE的结构不确定性量化分析
1 前 言
短纤维增强塑料 （SFRP） 因其增强的机械性能、轻质性和成本效益而在汽车行业中获得了广泛的普及和使用。SFRP材料可用于各种零部件，包括内部和外部部件、结构部件、引擎盖下部件和悬架系统等。
实际工程应用中，SFRP材料产品性能受到其纤维含量、取向、分布等因素的影响。博世公司为了准确描述SFRP材料产品的性能，使用到海克斯康旗下的复合材料多尺度仿真平台Digimat，对SFRP材料进行非线性本构建模以及注塑工艺结果映射，从而实现了针对产品性能的准确预测。
另一方面，传统的设计制造过程是确定性设计，认为所有的输入参数都是固定值；然而实际情况是产品在制造生产过程中存在多种不确定性，例如SFRP材料含量的波动。因此通过在设计阶段引入可靠性分析，完善产品设计，防止出现设计不足或过设计情况。
2 解决方案
海克斯康基于旗下复合材料多尺度仿真平台Digimat，以及人工智能/机器学习智能实时仿真平台ODYSSEE，搭建了针对复合材料不确定性量化（UQ）分析的解决方案（如下图），并应用于博世公司的SFRP材料产品设计中。
图1. 针对复合材料UQ分析解决方案
该解决方案主要包含五个步骤：
准备输入文件
定义并执行实验设计（DoE）
训练和评估降阶模型（ROM）
定义和计算设计极限
进行不确定性量化（UQ）分析
3 应用案例
博世公司研究团队主要针对SFRP材料通过虚拟工程来加快产品开发的步伐，包括过程模拟、微观结构特征模拟和测试、结构模拟等。从而减少实际准静态测试的工作量，包括产品的准静态变形和失效，并进行可靠性评估。
图2. SFRP材料产品虚拟工程
对于 SFRP材料，传统的测试方法需要经历材料交付、板材注塑成型、样品研磨、CT扫描、拉伸实验等多个步骤才能最终得到相关材料参数，花费时间最少1个月；而利用材料虚拟工程的方法，可以将材料开发时间缩短到几天。
图3. 传统测试方法 vs 虚拟工程
3-1 产品的准静态变形和失效
图4展示了针对PBT-GF30材料不同纤维取向的实验及仿真结果，表明虚拟工程能够很好的预测材料的应力-应变曲线和失效行为。
图4. 不同温度下，PBT-GF30材料不同纤维取向的应力-应变曲线及失效
将上述材料参数应用于实际零部件，得到于实验数据类似的结果，说明使用各向异性方法能够实现非常好的预测效果。
图5. 不同温度下，PBT-GF30零部件力-位移曲线及失效
3-2 产品可靠性分析
上述仿真分析是确定性的，即忽略了实际情况中的不确定性来源。在产品设计生产过程中考虑不确定性因素越晚，则需要设计更改的时间越晚，这样实施起来的成本就会很高。同时，考虑组件结构可靠性的所有不确定性，需要大量的仿真计算工作。
图6. 在设计前期考虑产品的各种不确定性，可以有效减少设计变更成本和时间花费
这里我们考虑纤维取向不确定性对结构可靠性的影响，研究产品在准静态载荷下的变化，考虑其失效指标（FI）的分布情况。
按照图1所示的UQ分析流程进行产品可靠性分析：
●首先进行DoE样本点的准备，按照二阶取向张量均匀分布的要求生成10个样本点，每个样本点使用Digimat进行零部件性能仿真分析并计算FI。
●利用上述10组结果进行高精度ROM训练和验证，即7组样本进行训练，3组样本进行验证，结果表明预测模型和高保真仿真模型之间非常匹配。
●之后利用上述高精度ROM进行产品可靠性分析，以评估纤维取向的不确定性对结构可靠性的影响，针对五种纤维取向波动情况进行研究，每种情况调用1000次ROM进行计算，结果表明当纤维取向不确定性大于0.05时，产品可靠性开始下降；当外载荷降低20%时，纤维取向不确定性即使达到0.2，产品可靠性也不会降低。
图7. （a）3组验证样本FI的精度；（b）不同数量（3组、5组、6组和7组）训练集的预测精度（R2指标）；（c）产品可靠性与纤维取向不确定性的变化关系曲线；（d）外载荷降低20%后，产品可靠性与纤维取向不确定性的变化关系曲线
4 结论＆展望
针对复合材料不确定性量化分析解决方案嵌入了材料科学、人工智能和UQ的高级专业知识，通过全自动的工作流程，实现产品可靠性的高效评估，帮助用户提高工作效率，从而实现降本增效的目的。
在未来的工作中，海克斯康还将结合先进的人工智能/机器学习方法，利用现有数据库和实验测试数据，实现材料数据的扩充，为用户提供更多高精度的复合材料模型；同时，也会将上述不确定性量化分析解决方案应用于更多的材料特征（例如聚合物材料参数和纤维长度），以及更多种类的聚合物材料上。
（海克斯康工业软件）
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