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http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/98310| 標題: | 深度材料網路於雙尺度彈塑性問題 Deep Material Networks for Two-Scale Modeling of Elastoplastic Problems |
| 作者: | 萬文甯 Wen-Ning Wan |
| 指導教授: | 陳俊杉 Chuin-Shan Chen |
| 關鍵字: | 多尺度模擬,深度材料網路,LS-DYNA,彈塑性材料,機器學習, multiscale simulation,deep material network,LS-DYNA,elastoplasticity,machine learning, |
| 出版年 : | 2025 |
| 學位: | 碩士 |
| 摘要: | 交互式材料網路(IMN)引入了代表性體積元素(RVE)內部的應力平衡方向交互機制,使其能有效地模擬複合材料的內部微觀結構力學行為。在本研究中,我們建立了一個雙尺度模擬框架,將 IMN 與商用有限元素分析(FEM)軟體整合,以促進彈塑性複合材料的多尺度模擬,在巨觀尺度下,我們使用 LS-DYNA 執行分析,並以 IMN 作為微觀材料的替代模型,透過立方體的單軸載重測試與孔洞版的顯式模擬,驗證了本框架的預測能力,基準測試進一步突顯出 LS-DYNA 與 IMN 結合後,在計算效率與穩定性上的優越表現。此框架提供了一種具擴展性且高效的方式,推動多尺度模擬技術的發展。 The Interaction-based Material Network (IMN) incorporates an interaction mechanism for stress-equilibrium directions within representative volume elements (RVEs). This approach enables the effective modeling of internal microstructural mechanics in elastoplastic composite materials. In this study, we develop a two-scale framework by integrating IMN with commercial finite element method (FEM) software, facilitating multiscale simulations of composite materials. Macroscale analyses are conducted in LS-DYNA, which utilizes IMN as a microscopic material surrogate model. This framework's predictive capabilities are shown by uniaxial loading tests on a one-element mesh and hole-plate problems on an explicit solver. Benchmarking further underscores the LS-DYNA-IMN superior computational efficiency and robustness. This framework establishes a scalable and efficient approach for advancing multiscale simulation. |
| URI: | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/98310 |
| DOI: | 10.6342/NTU202502115 |
| 全文授權: | 未授權 |
| 電子全文公開日期: | N/A |
| 顯示於系所單位: | 土木工程學系 |
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| ntu-113-2.pdf 未授權公開取用 | 2.62 MB | Adobe PDF |
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