(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210665261.X (22)申请日 2022.06.14 (71)申请人 沈阳大学 地址 110000 辽宁省沈阳市大东区望花 南 街21号 (72)发明人 回彦川　杨玉琪　刘晓　王杰　 刘思颖　 (51)Int.Cl. G06F 30/10(2020.01) G06F 30/23(2020.01) G06F 111/10(2020.01) G06F 119/14(2020.01) (54)发明名称 一种复合材料梁结构的多尺度数据驱动算 法方案 (57)摘要 本申请实施例公开了一种复合材料梁结构 的多尺度数据驱动算法方案， 包括： 前处理部分， 由离线数据库所提供细观尺度代表体元的应力 应变数据集， 以及宏观尺度边界条件、 几何尺寸 及网格信息。 处理 （计算） 部分， 利用前处理过程 采集的信息， 基于FE2理论及数据驱动计算力学 理论， 建立起宏观及微观、 细观相耦合的多尺度 数据驱动计算力学模型， 求解出位移、 应变、 应力 等物理参量， 其中， 宏观尺度和微、 细观尺度在每 一个迭代搜索步骤中相互关联， 信息实时互传； 后处理部分， 通过标示位移场， 应力场及应变场， 演示出危险的区域， 并可实时计算获得更新后的 整体模型。 权利要求书1页 说明书4页 附图4页 CN 115048683 A 2022.09.13 CN 115048683 A 1.一种面向复合材 料梁结构的多尺度数据驱动算法方案， 其特 征包括： 前处理模块， 用于提供宏观(大于1mm)及微、 细观(介于1nm到1μm)几何尺寸信息、 网格 信息、 应力应 变数据集(材 料属性信息)； 处理模块(计算模块)， 建立起计算模型， 并依托于数据驱动计算力学， 无需本构方程且 数据库可离线生成， 通过迭代搜索数据驱动计算力学泛函距离的极值， 取 得最优解； 后处理模块， 用于 显示数值结果， 包括宏观和微、 细观的位移场、 应 变场和应力场。 2.根据权利要求1所述的多尺度数据驱动算法方案， 其特 征在于： 前处理模块提供模型提供的几何形貌信 息包括复合材料梁结构的长度、 宽度、 高度， 微 观尺度代表体元的应力应变数据集可覆盖宏观尺度的全域， 也可以对应于宏观尺度的不同 子域， 复杂分布形式 需要标示出不同的材 料区域分布。 3.根据权利要求1所述的多尺度数据驱动算法方案， 其特 征在于： 前处理模块提供模型不提供材料属性信 息， 相关信 息隐式表达在应力应变数据集形式 中。 4.根据权利要求1所述的多尺度数据驱动算法方案， 其特 征在于： 前处理模块提供模型提供的网格信 息包括宏观尺度节点位置信 息、 单元中各个节点编 号、 网格单 元属性， 不同材 料区域的单 元编号信息 。 5.根据权利要求1所述的多尺度 数据驱动 算法方案， 其特征在于， 所述方案的处理模块 采用变形梯度及基尔霍夫第一应力的关联关系， 也可以采用格林拉格朗日应变和基尔霍夫 第二应力之间的关联关系。 6.根据权利要求1所述的多尺度数据驱动算法方案， 其特 征在于： 宏观尺度采用基于卡雷拉(Carrera)统一方程的结构模型进行求解,这一统一方程可 以衍生出一阶至N阶的不同梁理论模型， 并且一阶模型可以通过处理简化为欧拉 ‑伯努利 (Euler‑Bernoulli)梁理论、 铁 木辛柯(Timoshen ko)梁理论 等不同梁理论。 7.据权利要求1所述的多尺度数据驱动算法方案， 其特 征在于： 处理(计算)模块的非线性求解过程采用树形搜索技术， 按照广义应力应变值大小将数 据库存储为多层子结构， 在每一次迭代过程中， 将真实本构数据点映射至满足平衡方程的 本构数据空间， 遍历搜索子数据库寻找 距离目标 数据最近的数据点。 8.根据权利要求6所述的多尺度数据驱动算法方案， 其特 征在于： 宏观尺度模型的位移场可以写成以下 形式： 其中Fτ是关于厚度方向的通用扩展函数,Nu是展开项总数； 因为选择梁理论扩展函数 Fτ和Nu是任意的， 几种梁理论均可以纳入考虑； Ni是C0形函数,qτi表示节点未知位移未知向量， 代表每个单元的节 点数。 轴向上的线 性， 二次和三次单 元分别标记为 “B2”，“B3”和“B4”， 均采用拉格朗日插值。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115048683 A 2一种复合材料梁结构的多尺度数据驱动算法 方案 技术领域 [0001]本申请涉及多尺度建模领域， 特别涉及一种能够 提升计算效率和解决非线性问题 的多尺度数据驱动算法方案 。 背景技术 [0002]复合梁结构广泛存在于工程界与自然界， 例如人的腿骨、 竹节结构， 以及混凝土 梁、 纤维增强材料制成的风机叶片等细长结构， 复合梁结构宏观结构的屈曲失稳等破坏过 程， 其诱因往往可以追溯到微、 细观尺度的变形、 失稳等现象， 现有的多尺度计算方案依赖 于精细的细微观建模， 计算量庞大， 由此， 建立一种可以宏观与微观、 细观相互关联， 数值世 界和现实世界的信息实时交换 的、 准确高效数据驱动算法方案对于预测问题、 避免事故具 有很强的现实意 义。 发明内容 [0003]本发明的目的在于提供一种复合材料梁结构的多尺度数据驱动算法方案， 目的是 提升计算效率， 达 到多尺度信息互传， 虚拟现实世界信息相互传递的高效准确的数值模型。 [0004]为了达到上述发明的目的， 本发明提供的技 术方案如下： 一种多尺度数据驱动算法方案， 包括： 前处理部分， 用于传感器所提供本构关系及 几何形貌特征， 其中传感器所反映的结构体积可以较小 （几十到几百纳米） ； 处理 （计算） 部 分， 利用前处理的数据驱动算法模型， 基于FE2理论建立宏观尺度和微观/细观尺度相耦合 的多尺度模型， 并求解出宏观尺度和微观/细观尺度的位移、 应变、 应力等物理参量， 其中， 求解器依据树形搜索技术， 按照广义应力应变值大小将数据库存储为多层子结构， 在每一 次迭代过程中， 将真实本构数据点映射至满足平衡方程的本构数据 空间， 遍历搜索子数据 库寻找距离目标数据最近的数据点； 后处理部 分， 根据用户需求标示出所需区域/全域的位 移场， 应力场及应 变场， 演示出危险的区域， 并可实时计算获得 更新后的整体模型。 [0005]在一些实施例中， 所述宏观尺度及微观、 细观尺度的后处理过程采用位移云图、 应 变云图、 应力云图来表示计算结果。 [0006]在一些实施例中， 所述数值模型建立于变形梯度与第一基尔霍夫应力的连续介质 力学模型。 采用张量形式推导模型， 并采用几何非线性 假设。 附图说明 [0007]本申请将以示例性实施例的方式进一步说明， 这些示例性实施例将通过附图进行 详细描述。 这些实施例并非限制性的， 在这些实施例中， 相同的编号表示类似的结构， 其中： 图1是根据本申请一些实施例所示的一种复合材料梁结构的多尺度数据驱动算法 方案； 图2是根据本申请所建立的数据驱动算法模型在宏观尺度采用的针对三维情况的 梁理论模型；说　明　书 1/4 页 3 CN 115048683 A 3