GISSMO 失效模型中的网格正则化

在有限元仿真中，网格尺寸对失效行为的预测有显著影响，尤其是在局部化失效（如颈缩或断裂）区域。GISSMO 失效模型通过网格正则化技术，消除或减少网格依赖性，确保仿真结果在不同网格尺寸下的稳定性和可靠性。以下是网格正则化的详细说明及其在 GISSMO 模型中的实现。

一、网格依赖性问题

• 问题描述：

• 在局部化失效区域，细网格会预测更高的应变梯度，导致过早失效；
• 粗网格则会低估局部应变，导致失效延迟。

• 影响：

• 仿真结果对网格尺寸敏感，难以保证结果的可靠性和可重复性。
  
   

二、GISSMO 模型中的网格正则化

三、正则化的实现步骤

1. 定义参考单元尺寸（REFSZ）

• 根据试验或工程经验，选择合理的参考单元尺寸（如 0.5mm）。

2. 生成正则化曲线（LCREGD）

• 通过不同尺寸的单元试验，记录失效应变随单元尺寸的变化；
• 拟合试验数据生成 LCREGD 曲线。

3. 设置正则化参数

• 在 *MAT_ADD_DAMAGE_GISSMO 中设置 REFSZ 和 LCREGD；
• 调整 SHRF 和 BIAXF 以优化多轴应力状态下的正则化强度。
  
   

四、正则化的工程应用

1. 单轴拉伸试验

• 目的：标定正则化曲线LCREGD

• 方法：对比不同单元尺寸下的失效应变,拟合缩放关系。

2. 多轴应力状态

• 目的：验证SHRF和BIAXF的有效性。

• 方法：通过纯剪切和双轴拉伸试验，调整正则化因子。

3. 复杂加载条件

• 目的：确保正则化在不同应力状态下的适用性。

• 方法：结合缺口试验和动态冲击试验，验证仿真结果。

  
   

五、正则化的调试与验证

• 网格敏感性测试：对比不同单元尺寸下的失效位移，确保正则化有效（误差 <5%）。

• 试验数据对比：将仿真结果与试验数据对比，验证正则化参数的准确性。

• 参数优化：通过迭代调整 LCREGD、SHRF 和 BIAXF，优化仿真结果。

六、总结

• 核心功能：通过缩放失效应变，消除网格依赖性，确保仿真结果的稳定性和可靠性。

• 关键参数：

  REFSZ：参考单元尺寸；
LCREGD：正则化曲线；
SHRF 和 BIAXF：多轴应力状态下的正则化因子。

• 工程意义：网格正则化是 GISSMO 模型的重要特性，尤其在模拟局部化失效时不可或缺。

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