Новости MateriaMap

Наиболее часто используемая модель материала в LS-DYNA — *MAT_PIECEWISE_LINEAR_PLASTICITY / *MAT_024. Хотя решатель поддерживает более 300 различных моделей, мы все предпочитаем использовать MAT_024 в качестве первого приближения при выполнении PoC. Во время двухнедельного отпуска я создал новый калькулятор кусочно-линейной пластичности, который заменил калькулятор закона Свифта в моем проекте MaterialMap.

Что нужно знать о калькуляторе:
- Как и раньше, на основе нескольких входных точек данных с помощью закона Свифта генерируется плавная аппроксимация кривой пластического упрочнения материала.
- Предлагается выбор коэффициентов модели Коупера-Саймондса из встроенной базы данных со ссылками на источники для учета эффектов скорости деформации.
- Кривая «напряжение-деформация» материала визуализируется как статически, так и с учетом эффектов скорости деформации.
- Генерируются полноценные карты LS-DYNA *MAT_PIECEWISE_LINEAR_PLASTICITY + *DEFINE_CURVE_STRESS.
- Полностью поддерживается преобразование параметров в базовые согласованные системы измерения.

… And one more thing! Страница позволяет использовать параметры для 1044 (!!!) материалов благодаря интеграции открытой и бесплатной библиотеки материалов VarmintAl. В том числе:
- Стали - 657 материалов (нержавеющая, конструкционная, инструментальная)
- Алюминиевые сплавы - 190 материалов (серии 1xxx-8xxx)
- Магниевые сплавы - 80 материалов (серии AZ, ZK, HK)
- Титановые сплавы - 34 материала (чистый Ti + специальные сплавы)
- Цветные металлы - 52 материала (медь, латунь, бронза, драгоценные металлы)
- Редкие материалы - 20 материалов (огнеупорные, бериллиевые, радиоактивные)
- Полимеры и прочее - 11 материалов (пластмассы, железо, свинец)

https://materialmap.github.io/piecewise_linear_plasticity_calculator.html

CALPHAD-подход для расчет фазовых диаграмм и термодинамических свойств через параметризацию моделей Гиббса

Когда-то, когда я увлекался горячей обработкой металла давлением, я узнал об очень специфической и достаточно дорогой программе Thermo-Calc, которая позволяет получить диаграммы фазовых превращений металлов на основе рецептуры их сплавов. Ну так у данного подхода есть и бесплатные решения - надо просто хорошенько поискать по слову CALPHAD.

OpenCalphad — это свободное программное обеспечение и набор баз данных, предназначенное для термодинамических расчетов на основе CALPHAD-методологии. Оно поддерживает расчет фазовых уравновесий, фазовых диаграмм, термохимических величин (потенциалы, энтропии, энтальпии) и может работать с многокомпонентными системами, используя стандартизированные модели хранения и обмена параметрами базы данных, совместимые с современными языками программирования. Код написан на Fortran и активно поддерживается международным сообществом. https://www.opencalphad.com/

PyCalphad — это открытая библиотека на Python для разработки термодинамических моделей, расчета фазовых диаграмм и анализа равновесий фаз на основе CALPHAD-метода. PyCalphad поддерживает чтение TDB-файлов Thermo-Calc и решает задачу минимизации энергии Гиббса для многокомпонентных многосистемных задач. Проект ориентирован как на научное исследование, так и на инженерные приложения. https://github.com/pycalphad/pycalphad

RRR - это не только индийское кино

В LS-DYNA R16 появилась новая модель материала *MAT_RRR_POLYMER/*MAT_317 разработанная вместе с IKEA. С одной стороны, модель показывает хорошую точность при наличии экспериментальных данных (надо идентифицировать 24 параметра!!!) и превосходить даже TNM. Она и работает раза в 3 быстрее.

Однако, модель отходит от использования градиентов деформации и полной формулировки, отказывается от наложения термодинамических ограничений" и порой может давать "замечательные" результаты:
- Нарушение второго закона термодинамики (! как в индийском кино !)
- Отсутствие гарантий положительности диссипации энергии
- Возможность предсказания нефизичного поведения при определенных условиях нагружения

Короче, если у вас есть своя лаба для экспериментов, то дерзайте. А если нет - то лучше не надо.

https://lsdyna.ansys.com/wp-content/uploads/2023/12/A-pragmatic-approach-to-modeling-of-nonlinear-rheological-networks-for-polymers-Thomas-Borrvall-Ansys.pdf

Voreen (volume rendering engine) — это библиотека визуализации объемов с открытым исходным кодом и платформа для разработки. Благодаря использованию технологий рендеринга объемов на базе GPU она обеспечивает высокую частоту кадров на стандартном графическом оборудовании, что позволяет осуществлять интерактивное исследование объемов.

https://www.youtube.com/watch?v=b9jiQCNSxWg

A GPU-Accelerated Three-Dimensional Crack Element Method for Transient Dynamic Fracture Simulation

Если мне хочется почитать что-то интересное, то я захожу в Google Scholar профиль C.T.Wu. Доктор C.T.Wu выдающийся ученый, глава LST CMM Group (ученые, разрабатывающие все новые бессеточные алгоритмы и AI модели) и очень приятный в общении человек.

В этом году вышел препринт его новой работы:
- Авторы предлагают новый трёхмерный Crack Element Method (CEM) для моделирования нестационарного динамического разрушения в квазихрупких материалах.
- Метод включает алгоритм расщепления конечных элементов, позволяющий описывать рост трещин, их ветвление и сложные формы поверхности разрушения.
- Для аппроксимации перемещений в разрушенных элементах используется Edge-based Smoothed FEM (ES-FEM).
- Введена новая формулировка для вычисления скорости высвобождения энергии разрушения (fracture energy release rate) на основе изменяющейся топологии элементов.
- Все 3D-модели рассчитываются с GPU-ускорением, что обеспечивает высокую вычислительную эффективность и масштабируемость.

Итак, LSD + GPU + NL Craks with nodes splitting. Ждем!

https://arxiv.org/abs/2508.04076

Material Fingerprinting

Это новый метод быстрого обнаружения механических моделей материалов на основе прямых или косвенных данных, который позволяет избежать решения потенциально невыпуклых оптимизационных задач. Основное предположение Material Fingerprinting заключается в том, что каждый материал демонстрирует уникальную реакцию при подвергании стандартизированной экспериментальной установке. Эта реакция может быть интерпретирована как отпечаток материала, по сути, уникальный идентификатор, который кодирует всю соответствующую информацию о механических характеристиках материала. Следовательно, если в автономном режиме создать базу данных, содержащую отпечатки и соответствующие им механические модели, то в онлайн-режиме можно быстро охарактеризовать неизвестный материал. Это достигается путем измерения его отпечатков и использования алгоритма распознавания образов для обнаружения наиболее подходящего отпечатка в базе данных.

https://github.com/Material-Fingerprinting/material-fingerprinting

SEANAPTIC - праметрический CAD для всего что плавает

Помню, было у нас как-то несколько проектов по созданию и расчету моделей караблей. Было тогда не смешно уже в SpaceClaim. Но теперь я узнал, что есть специализированный CAD по имени SEANAPTIC, который не только строит оболочечные параметрические модели на основе теоретических чертежей, но и еще умеет напрямую передавать это все в Workbench. Красота!

https://www.seanaptic.com/seanaptic-for-rhino

DEM краштест

Не, ну серьезно?! Они хотят это "продать" в автомобильную индустрию?!

https://www.linkedin.com/posts/muhammad-sameer-fulbright_car-crash-tests-are-essential-for-evaluating-ugcPost-7378591416018620416-Ypfw

Встретимся в Мюнхене?

На второй день «2025 Ansys EMEA Transportation Summit and LS-DYNA Conference» в рамках трека 4 «Pre/Post-Processing, Optimization and IGA» я с нетерпением жду встречи с вами на моей презентации «Trimmed IGA Solids in LS-DYNA: CADFEM Findings». Я также рад отметить, что соавтором статьи является Лукас Лейдингер (https://www.linkedin.com/in/lukas-leidinger-1233a088) из Synopsys/Ansys/Dynamore (ох, как сложно понять, откуда он теперь).

Цель этой работы — протестировать технологию IGA не с точки зрения разработчика, а с точки зрения пользователя/инженера-расчетчика. Хотите узнать больше о практических аспектах IGA? Насколько можно ускорить расчеты? Улучшится ли точность и в каких задачах? Можно ли уже использовать IGA для решения задач нелинейной динамики?

Конференция будет проходить в 28-29 октября BMW Welt и на моей памяти в первый раз участие будет бесплатным!!!

https://www.ansys.com/events/emea-transportation-summit

P.S. Презентация уже загружена, статья уже написана, так что все готово!

Обновления и новости о проекте MaterialMap по состоянию на начало октября 2025 года.

Во-первых, я добавил десятки высокоэнергетических материалов на основе *EOS_JWL(_AFTERBURN) и *EOS_IGNITION_AND_GROWTH_OF_REACTION_IN_HE. Так что даже для несовершенного взрыва теперь есть много свойств.

Во-вторых, я определил несколько десятков наборов параметров для двух моделей: HJC Concrete (*MAT_JOHNSON_HOLMQUIST_CONCRETE) и JH-2 Ceramics (*MAT_JOHNSON_HOLMQUIST_CERAMICS). Теперь в библиотеке есть свойства для керамической брони, различных пород и минералов, а также для бетона армированного стальными волокнами (SFRC) и сверхпрочного бетона (UHPC). Есть даже свойства для сапфира, если вы вдруг решите подробно рассчитать разрушение стекла ваших швейцарских часов.

И в-третьих, в качестве вишенки на торте, я добавил три новых калькулятора для определения свойств бетона.

- Первый позволяет определять параметры моделей HJC (*MAT_JOHNSON_HOLMQUIST_CONCRETE) для высокопрочного бетона в задачах с высокоскоростным ударом — эта модель не имеет собственного «упрощенного ввода».
- Далее я нашел альтернативную калибровку для модели Karagozian & Case (*MAT_CONCRETE_DAMAGE_REL3) из Университета Бен-Гуриона. Все эти калибровки повышают точность и расширяют диапазон моделируемых классов прочности бетона.
- И третий калькулятор посвящен моей любимой модели CSCM (*MAT_CSCM_CONCRETE), разработанной по запросу Федерального управления автомобильных дорог. Методология перекалибровки и верификации этой модели стала ключевым компонентом моей докторской диссертации.

Все это доступно каждому, совершенно бесплатно и с открытым исходным кодом. Чтобы поддержать проект, пожалуйста, поделитесь новостью о MaterialMap и перепостите ее как можно чаще.

https://materialmap.github.io

Учeт присоединенной массы при поиске собственных частот через BEM

В дайне уже пару лет как есть странное но прикольное. Подход BOUNDARY_FLUIDM в LS-DYNA использует граничный интегральный метод (BEM - Boundary Element Method) для моделирования эффектов присоединенной массы несжимаемой невязкой жидкости при поиске собственных частот.
BEM не требует создания сетки для жидкости, в данной постановке не сильно увеличивает размерность, не нарушает симметрию матрицы жескткости (в отличии от классического подхода с FLUID29/FLUID30/FLUID220/FLUID221 в APLD), позволяя легко использовать результаты в последующих расчетах (например, SSD).

Что скажут господа кораблестроители?

https://lsdyna.ansys.com/wp-content/uploads/2023/12/Fluid-added-mass-modeling-in-LS-DYNA-and-its-application-in-structural-vibration-Yun-Huang-Ansys.pdf
https://www.dynalook.com/conferences/17th-international-ls-dyna-conference-2024/nvh-implicit/huang_ansys.pdf
https://www.dynalook.com/conferences/14th-european-ls-dyna-conference-2023/nvh-implicit/huang_ansys.pdf

Моделирование картонных элементов упаковки поглощающих энергию

Моделировать бумагу очень трудно. Для нее, например, есть специальные модели материалов типа *MAT_PAPER. И это для плотной листовой бумаги (и да, никто вроде пока не учитываем влияние влажность, что очень важно для бумаги.

Моделировать многослойный гофрированный картон еще сложнее. Ведь это уже механизм, построенный из сложного материала и клея. А тем не менее, это очень популярный материал для упаковки.

И тут я нашел очень интересную кандидатскую диссертацию на тему "An Investigation into the Dynamic Response of Cardboard Honeycombs" от Jonathan J. Reay. Автор моделирует поведение сотовых энергопоглащающих вставок из картона. Как не странно, свойства материалов получаются очень простыми: оказывается достаточно упруго-пластического материала картора. Но зато автор учитывает и разрушение клеевых слоев, и наличие воздуха в сотах.

Буду читать и использовать!

https://etheses.whiterose.ac.uk/id/eprint/6977/1/J%20Reay%20-%20PhD%20Thesis.pdf

Подоспел новый рейтинг университетов

Я понимаю, что это тема для набросов и манипуляций, но очень жалко видеть Питерский Политех где-то в восьмой - девятой сотне. А ведь без хорошего базового образования в нашем деле никуда.

https://www.timeshighereducation.com/world-university-rankings/latest/world-ranking

Готовится к выходу PreonLab 7

На мой взгляд, они сейчас абсолютные лидеры в области SPH моделирования жидкостей и не только (лучшая модель снега на рынке :-)) на GPU. Обещают улучшить CHT расчеты.

https://www.linkedin.com/posts/fifty2-technology-gmbh_preonlab-simulation-activity-7383841659198795777-4hd-?utm_source=share&utm_medium=member_ios&rcm=ACoAAAIB-1wBSy2qdKlEdvn4uXa5JRLKv3rDaxk

Заплили интерактивную визуалоизацию 3D поверхности прочности для модели CSCM. Не знаю как вам, а мне всегда проще смотреть на кривые, огибающие и поверхности, чем на аналитические формулы.

https://materialmap.github.io/cscm_concrete_calculator.html

Научно-достоверный снег

В 2013 году команда Walt Disney Animation Studios работала над необычной задачей. Для «Холодного сердца» снег должен был выглядеть убедительно в разных ситуациях: героиня проваливается в сугробы, снежки разбиваются о стены, лавины обрушиваются со склонов. Существующие методы компьютерной графики не подходили: жидкости выглядели слишком текучими, твердые тела — слишком жесткими, а частицы не держали объем.

Команда Disney в составе Алексея Стомахина, Крейга Шрёдера, Лоуренса Чая, Джозефа Терана (математики из UCLA) и Эндрю Селле создала решение на основе Material Point Method (MPM) - гибридного подхода, сочетающего частицы и сетку. Ключевой стала эласто-пластическая модель: снег может упруго деформироваться, но при сильном воздействии необратимо меняет форму и разрушается на куски.

Симулятор назвали «Matterhorn» (в честь знаменитой горы), и его использовали примерно в 43 сценах фильма. Технология была представлена на конференции SIGGRAPH 2013 в научной статье "A Material Point Method for Snow Simulation".

В 2018 году модель Disney заинтересовала ученых, изучающих лавины. Исследователи из Швейцарского федерального технологического института адаптировали её для предсказания поведения снежных масс в горах. Оказалось, что модель работает и для настоящего снега.

А в 2020 году эстафету подхватила немецкая компания FIFTY2 Technology GmbH из Фрайбурга. Их команда разработчиков программного обеспечения PreonLab занималась симуляцией жидкостей для автомобильной промышленности. Возник вопрос: можно ли адаптировать модель снега Disney для инженерных расчетов?

Кристоф Гисслер, Андреас Хенне, Штефан Банд, Андреас Пеер и Маттиас Тешнер из FIFTY2 переработали идеи Disney для метода Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) - подхода, более подходящего для инженерных задач.

В июле 2020 года на SIGGRAPH (той же конференции, где Disney представляла свою работу семью годами ранее) команда FIFTY2 опубликовала статью "An Implicit Compressible SPH Solver for Snow Simulation". В списке литературы - прямая ссылка на оригинальную работу Стомахина и коллег. Технология из анимационного фильма официально стала инженерным инструментом.

Ключевые публикации:
- Stomakhin, A., Schroeder, C., Chai, L., Teran, J., & Selle, A. (2013) "A Material Point Method for Snow Simulation" ACM SIGGRAPH 2013 https://dl.acm.org/doi/10.1145/2461912.2461948
- Gissler, C., Henne, A., Band, S., Peer, A., & Teschner, M. (2020) "An Implicit Compressible SPH Solver for Snow Simulation" ACM SIGGRAPH 2020 https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3386569.3392431

Ansys Mesh Workflow

В этом году в Mechanical завезли новый инструмент пошагового создания сетки. Не, записывать шаги можно было уже лет 10 как. Тут же на предлагают создавать сетку примерно так же, как мы создаем геометрическую модель в CAD с деревом. Можно пошагово строить сетку, экструдировать и морфить элементы, создавать геометрические тела на основе сетки… я пока не осилил, но в следующем году придется разобраться.

https://youtu.be/NGDpRhH7zy8?si=4ovAxLZIVkGuhqth