点击上方蓝字了解更多计算与STEM领域研究前沿
文一：
用于模拟固体中流体驱动压裂的耦合全拉格朗日和半拉格朗日近场动力学
摘要：
本文提出了一种利用近场动力学模拟准脆性固体中流体驱动压裂的新计算方法。该方法利用了近场动力学的全拉格朗日和半拉格朗日公式的严格耦合。具体来说，基于用于模拟固体裂缝的经典近场动力学理论的总拉格朗日公式与半拉格朗日公式相结合，使用弱可压缩流体流动的非局部微分算子求解Navier-Stokes方程。所提出的方法提供了一个统一的基于近场动力学的框架，可以模拟固体中广泛的流体驱动压裂问题。该框架可以将固体建模为普通或非普通材料，并用不同的状态方程量化流体。为了防止非物理相互渗透，提出了一种流固相互作用方案，该方案假设固体域中的虚拟流体点，以量化流固界面处的力。通过模拟几个经典问题，包括溃坝和Kristianovich Geertsma de Klerk（KGD）问题，验证了所提出的计算方法。通过砂岩中流体注入引起的裂缝的数值例子进一步证明了所提出方法的预测能力，与实验结果相比，这些例子合理地捕捉到了裂缝模式。所提出的方法为流体驱动压裂过程的显式建模提供了一种替代方案，并可能在各种工业和地球物理过程中得到广泛而有用的应用。
图：近场动力学中全拉格朗日公式和半拉格朗日公式之间差异的示意图。
图：流固相互作用建模中概念和量的示意图。
图：从模拟中获得的固体和流体渗透到裂缝中的裂缝进展：（a）5 毫秒；（b） 25毫秒；（c） 50毫秒和（d）100毫秒。
文二：
通过近场动力学预测石墨烯的力学和断裂性能
摘要：
尽管石墨烯被认为是最强的材料，但这种材料的许多性能仍然值得探索和发现，特别是其制备过程中不可避免的缺陷对力学和断裂性能的影响，这具有重要意义。这项工作为研究石墨烯的力学和断裂性能提供了一种新的可行方法。本研究的新颖之处有三方面：（1）提出了一种新的多晶石墨烯近场动力学（PD）模型，其中存在大尺寸的晶粒；（2） 揭示了预裂纹长度和晶粒尺寸对逆伪Hall-Petch关系的耦合效应；（3） 结果证实了经典格里菲斯理论在石墨烯脆性断裂分析中的适用性。本研究基于所提出的PD模型，研究了力学和断裂性能对晶粒尺寸的依赖性，晶粒尺寸从几纳米到几百纳米不等。基于格里菲斯理论，得到的断裂韧性与之前报道的理论和实验值相比，证明了所提出的PD模型的有效性。此外，钝的预裂尖端可以大大提高断裂韧性。这项工作为石墨烯的力学失效提供了见解，并为石墨烯在实际应用中的破碎提供了指导。
图：实验中（a）脆性断裂前和（b）脆性断裂后预裂石墨烯样品的形式。
图：PD模型中材料点之间的相互作用。（a） 初始PD配置，（b）变形PD配置。
图：在之前的研究中，石墨烯有几种断裂形式，包括裂纹偏转、裂纹分支以及晶间和晶间断裂。（a，b）实验中的断裂形式，（c）从全原子模拟中获得的断裂形式。
图：预裂纹尖端半径对石墨烯临界应力强度因子和临界应变能释放率的影响。钝化预裂尖端可以进一步提高断裂韧性。
文三：
热障涂层界面氧化诱导开裂的耦合化学-力学损伤的双层近场动力学建模
摘要：
热障涂层（TBC）中的界面氧化诱导开裂过程相当复杂。它涉及化学反应的材料变化、BC/TGO（粘结层/热生长氧化物）界面的动态迁移和扩散、TC（面漆）/TGO和BC/TGO界面的分层、TGO层内的多个分层裂纹及其相互作用等。复杂的过程给模拟带来了巨大的困难和挑战。为了探索界面氧化引起的综合开裂机制，我们提出了双层近场动力学框架（CMD-DHPD）中的化学-力学耦合损伤模型。以积分耦合方程的形式推导了CMD-DHPD的相应控制方程及其线性化形式。基于双层近场动力学对应原理，推导了双层近场动力学扩散反应方程及其线性化。提出了非局部裂纹相场和界面相场，分别解决了块体材料的几何不连续性和TC/TGO界面区域的材料不连续性。为了确保收敛性和准确性，BFGS拟牛顿算法被进一步增强，以求解由耦合化学-力学损伤过程引起的积分方程。所提出的CMD-DHPD捕捉了实验中观察到的TGO生长模式、界面裂纹萌生、扩展及其相互作用。
图：APS热障涂层（空气等离子喷涂热障涂层）的横截面SEM。
图：裂纹形态和最大主应力在不同时间的演化。
图：半周期TBC的几何模型及其边界条件。
图：从（a）到（e）的氧浓度和从（f）到（j）的TGO体积分数的时间演变等值线图。
图：不同界面氧化时间下TBC中的最大主应力分布和裂纹扩展。
文四：
基于近场动力学的卷积神经网络预测纤维增强复合材料的力学本构行为
摘要：
尽管在预测复合材料的本构关系方面取得了进展，但表征微观结构随机性对其力学行为的影响仍然具有挑战性。在这项研究中，我们提出了一种数据驱动的卷积神经网络（CNN），可以有效地预测包含纤维增强复合材料三个关键材料特征（抗拉强度、模量和韧性）的应力-应变曲线。首先，使用实验验证的近场动力学（PD）模型生成了具有任意纤维分布的复合材料的应力-应变曲线。然后采用主成分分析（PCA）在较低维空间中学习这些曲线，从而降低了计算成本。随后，这些简化的数据以及随机分布的微观结构特征被用于训练、验证和评估CNN模型。CNN和PCA的组合模型准确地预测了应力-应变曲线，抗拉强度的最大误差为2.5%，模量的误差为10%，韧性的误差为20%。此外，数据增强和均方误差（MSE）作为损失函数显著提高了模型的预测精度。我们的研究结果表明，DenseNet121在预测纤维增强材料的性能方面优于其他CNN模型，进一步证明了所提出模型的有效性。这项工作成功地证明了数据驱动的CNN方法在预测具有复杂异质微观结构的工程材料的应力-应变关系方面的适用性，为数据驱动的计算力学在复合材料中的应用铺平了道路。
图：纤维增强复合材料应力-应变曲线预测框架的工作流程。
图：PD模型参考和变形配置中的关键概念说明。
图：损伤演化过程。
文五：
多层全耦合热-力耦合近场动力学
摘要：
本文提出了一种完全耦合的热-力近场动力学模型，用于模拟相互作用的热-力耦合材料响应和固体的热致断裂。推导了基于状态的近场动力学公式的温度相关本构模型和变形相关热传导模型。首次分析了基于状态的近场动力热方程的色散关系和截断误差。研究发现，随着非局部性变得更加明显，热量的耗散率降低，截断误差变大。小水平可以有效地减轻振荡，同时减少温度场中的误差。对于热力耦合建模，引入了一种新的多层方案，其中用与力学场不同的层求解热场。多视界方案允许对不同的物理场实现不同程度的非局部性。与恒定视界方案相比，我们通过数值例子证明，多视界方案提供了更平滑、更精确的解，为基于近场动力学的多物理场模拟提供了一种有前景的选择。
图：基于热-力耦合状态的PD示意图。
图：多层PD计算流程图。
图：有限元法得出的结果：（a）温度；（b） x方向位移；（c） y方向位移；以及多层PD对以下方面的结果：（d）温度；（e） x方向位移；（f） y方向上的位移。
图：不同时间温度、x方向位移、损伤和主应力的演变。
如果你觉得此文对你有帮助，请点赞，谢谢！
计算机技术在科学&技术&工程&数学中得到了广泛的应用，力学方面，计算机技术成为了科学的第四次革命性技术，现在基于计算机的数据科学已经逐步成为力学等其他科学发现的第四范式。人工智能、大数据、数字孪生等概念已经逐步成为当今时代的主题。智能制造、智能算法、数据驱动力学、大语言模型、自动驾驶在当今社会展现出巨大潜力，吸引了大量的研究人员。同时高性能显卡和多核中央处理器的出现为大规模数值模型的高性能计算提供了强大算力。公众号为力学相关行业的爱好者、教育人士和从业者提供一个平台，希望能通过自己对前沿研究、技术培训和知识、经验的整理、分享带给相关读者一些启发和帮助。
如果你认同我的想法，请点击右上角的三个点，将此文章（公众号）发送给你的老师和同学，谢谢。
如果你想在朋友圈中分享你所专注的前沿研究，欢迎你分享到朋友圈，谢谢！
STEM与计算机方法
扫一扫二维码关注本公众号
