Investigation of failure in anisotropic composite structures via an efficient data-driven multiscale strategy

Dieser Artikel geht der Untersuchung des Versagens in anisotropen Verbundstrukturen durch eine effiziente datengesteuerte Multiskalenstrategie nach. Die Studie beleuchtet den zunehmenden Einsatz heterogener Materialien in verschiedenen technischen Bereichen und die Herausforderungen, die ihre komplexen Mikrostrukturen mit sich bringen. Es stellt einen neuartigen mehrskaligen Ansatz vor, der ein parametrisch homogenisiertes Rahmenwerk für die Schädigungsmechanik des Kontinuums (PHCDM) mit einem tiefen neuronalen Netzwerk (DNN) zur Kalibrierung des Ersatzschadensmodells kombiniert. Die Strategie umfasst zwei Hauptrechnungsphasen: die Offline-Phase, in der eine diskrete Zustandsdatenbank durch nichtlineare mikromechanische Analysen aufgebaut wird, und die Online-Phase, in der makroskalige Finite-Elemente-Berechnungen mit dem kalibrierten Surrogatmodell durchgeführt werden. Der Artikel präsentiert einen detaillierten theoretischen Rahmen, einschließlich mikroskopischer und makroskopischer Modellierung und der Mikro-zu-Makro-Verbindung zur Homogenisierung. Zahlenbeispiele bestätigen den vorgeschlagenen Ansatz und zeigen seine Genauigkeit und Zuverlässigkeit bei der Vorhersage anisotroper Schadensentwicklung in Verbundstrukturen. Die Studie schließt mit der Diskussion der Vorteile des vorgeschlagenen mehrskaligen Modells, wie seiner großen numerischen Genauigkeit, seiner ausgezeichneten Recheneffizienz und seiner Fähigkeit, nicht proportionale Makrostammverläufe zu handhaben. Diese umfassende Untersuchung bietet wertvolle Einblicke in die effiziente Simulation des Versagens in anisotropen Verbundstrukturen und macht sie zu einer entscheidenden Ressource für Fachleute in der Materialwissenschaft und im Ingenieurwesen.