首页/文章/ 详情

MMC失效准则在LsDyna模型中的应用

21小时前浏览4
      前面一篇文章对MMC失效准则做了详细介绍,由于LsDyna中并没有可以直接使用MMC失效准则的关键字。可通过如下两种方案在LsDyna中体现。

方案一:通过*MAT_ADD_EROSION + 用户自定义曲线

步骤
1. 定义MMC断裂应变曲线
      通过试验矩阵对MMC失效模型参数进行标定,获得MMC模型的相关参数值。通过关键字*DEFINE_TABLE_TILLE完成MMC失效模型定义。其中table中不断变换Lode角参数值,生成关于应力三轴度η定义的曲线*DEFINE_CURVE_TITLE,示例如下:
2. 关联材料与失效准则
      在*MAT_ADD_EROSION_TITLE关键字中断裂曲线LCSDG在论文《An incremental stress state dependent damage model for ductile failure prediction》采用三次样条曲线进行曲线拟合得到的,有了MMC准则后,用MMC生成的拟合曲线替换,这样断裂曲线的物理意义就更加明确了。


方案二:用户自定义子程序(UMAT)

适用场景:需要动态计算应力三轴度η和Lode角θ̄的高精度仿真。

步骤
1. 编写UMAT
在Fortran子程序中实现MMC准则,示例如下:
2. 关联代码
        通过LsDyna中的自定义材料关键字*MAT_USER_DEFINED_MATERIAL_MODELS将以上定义的材料关联起来。

两类方案的优劣势对比


未经作者同意,不得转载该文!!!

来源:檐苔
断裂UM材料试验
著作权归作者所有,欢迎分享,未经许可,不得转载
首次发布时间:2025-08-26
最近编辑:21小时前
青瓦松
硕士 签名征集中
获赞 14粉丝 1文章 45课程 0
点赞
收藏
作者推荐

预备知识2-数据预处理学习笔记

为了能用深度学习来解决现实世界的问题,我们经常从预处理原始数据开始,而不是从那些准备好的张量格式数据开始。在Python中常用的数据分析工具中,我们通常使用pandas软件包。像庞大的Python生态系统中的许多其他扩展包一样, pandas可以与张量兼容。一、读取数据集创建一个虚拟数据集利用pandas读取csv数据二、缺失值处理“NaN”项代表缺失值。为了处理缺失的数据,典型的方法包括插值法和删除法,其中插值法用一个替代值弥补缺失值,而删除法则直接忽略缺失值。三、转换为张量格式来源:檐苔

未登录
还没有评论
课程
培训
服务
行家
VIP会员 学习计划 福利任务
下载APP
联系我们
帮助与反馈