GISSMO失效模型概述

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。未经作者同意，不得转载该文！！！来源：檐苔