将人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 集成到计算力学中，标志着一项重大进步，尤其是在 Abaqus 等高保真有限元分析 (FEA) 软件中。.
这种融合的核心在于将人工智能驱动的本构模型和材料模型（NNCM）直接部署到Abaqus求解器内核中，并使用用户材料子程序：UMAT用于隐式分析（Abaqus/Standard），VUMAT用于显式分析（Abaqus/Explicit）。这种方法代表了Abaqus开发领域的一项关键进步。 Abaqus AI 材料模型, 使研究人员和工程师能够在有限元模拟中集成智能的、数据驱动的材料行为。.
本文探讨了嵌入神经网络本构模型（NNCM）以捕捉复杂非线性材料行为的方法、技术突破和应用。.
当 ABAQUS 软件中没有相应的材料模型时，可以使用此软件包。如果您按照本教程软件包（包括标准求解器和显式求解器）进行操作，您将能够基于自定义材料编写、调试和验证子程序，并将其应用于复杂结构中。.
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在本教程中，材料属性可以更改为任意因变量。该子程序最重要的优点之一是其简洁性和适用性。丰富多样的实用示例是该培训包的独特之处。.
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Abaqus AI 材料模型的前景
人工智能驱动的本构模型正在通过用数据驱动的神经网络（NN）取代传统的唯象方程，从而变革Abaqus仿真。这项学术研究旨在用训练有素的复杂神经网络取代复杂的、手动构建的本构方程，例如描述各向异性塑性或复杂粘弹性的方程。.
这些 Abaqus AI 材料模型 使工程师能够捕捉到复杂的、路径相关的材料响应，包括各向异性、速率效应和非线性行为，涵盖塑料、复合材料和软生物组织等各种材料。.
数值稳定性的挑战
将非线性计算模型（NNCM）集成到有限元分析（FEA）中的一个核心要求是确保稳健的数值稳定性和热力学一致性。具体而言，该模型必须满足基本的物理定律，例如耗散不等式。.
至关重要的是，采用隐式牛顿-拉夫逊法的 Abaqus/Standard 要求材料模型提供数值稳定且一致的雅可比矩阵，表示为：
- J = ∂Δσ / ∂Δε
保证二次收敛。.
对于复杂的神经网络架构，解析推导这种一致的雅可比矩阵通常是不可行的。因此，在模型训练阶段需要采用先进的机器学习技术，特别是自动微分（AD），来生成该矩阵。.
技术突破：PyTorch 到 FORTRAN 的工作流程
从历史上看，将最先进的机器学习模型过渡到高保真有限元分析 (FEA) 的过程受到阻碍，原因是需要在高性能但受限的 FORTRAN 环境中手动重写和调试复杂的机器学习推理，包括 AD 导出的雅可比矩阵计算。 UMAT/VUMAT.
解决这一问题的一项重要技术进步是文献中提到的 PyTorch-ABAQUS 深度学习框架，该框架专为实现水平集可塑性模型而设计。该框架通过以下简化流程解决了互操作性难题：
- 转换：接口代码自动将训练好的 PyTorch 模型的权重和偏差转换为通用的 FORTRAN 代码。.
- 嵌入：生成的 FORTRAN 代码执行应力更新并计算一致雅可比矩阵。然后，它被无缝嵌入到 Abaqus UMAT/VUMAT 子程序中。.
- 稳定性保证：通过在训练过程中利用 PyTorch 框架的自适应计算 (AD) 功能，生成的 FORTRAN 代码能够保证计算出数值精确一致的切线刚度。这确保了高数值稳定性，并直接转化为有限元求解器中的稳健性能。.
该解决方案显著加快了NNCM研究从学术概念验证向可复现的工业级应用的转化。这一稳健工作流程对VUMAT的适用性也证实了其在Abaqus/Explicit中用于关键高速动态仿真（例如汽车碰撞分析）的相关性。.
实际应用与案例研究
该领域的进展，特别是自 2018 年以来，主要集中在通过 UMAT/VUMAT 将神经网络集成到 Abaqus 中，从而实现无缝前端部署。.
| 应用领域 | 神经网络模型/方法 | 主要成就 |
|---|---|---|
| 水平集可塑性 | PyTorch 到 Fortran 框架 （Suh等人，2023） | 已达成 <1% 错误 与各向异性 Al 7079 的经典模型相比，证明了稳定的有限元收敛性。. 开源存储库：ABAQUS_NN。. |
| 路径依赖性晶体塑性 | 长短期记忆（LSTM）神经网络 （何等，2024） | 集成了一个用于路径依赖行为的LSTM，可根据应变历史预测应力和雅可比矩阵。加速了微尺度塑性模拟，同时与经典模型相匹配。 0.6 MPa 应力精度. |
| 各向异性软组织 | 具有多凸性损失的深度神经网络（DNN） （Tac等人，2023） | 利用不变量和降低应力误差对各向异性生物组织进行建模 5千帕, 优于 GOH 模型（22 kPa）。. |
| 复合材料 | 多尺度热力学信息神经网络（MuTINN） | 利用热力学信息指导的序列神经网络对各向异性复合材料进行建模，取得了成功。 100倍加速 过度均质化方法。. |
数据驱动的损伤和失效预测
除了基本的本构定律之外，人工智能/机器学习通过在 Abaqus 框架内实现新型的、数据驱动的失效准则，显著增强了材料退化和断裂力学的预测能力。这些进展与人工智能/机器学习的发展密切相关。 Abaqus AI 材料模型, 这使得预测能力超越了传统的构成行为，涵盖了损伤的起始和发展。.
- 自定义损伤定律：高级失效预测通常需要通过 Abaqus 用户子程序 (UMAT/) 实现复杂的自定义损伤定律。美国林业这些算法控制局部材料响应，对变形模式进行分类，并调整应变能密度以预测疲劳寿命。.
- 结构健康监测 (SHM) 耦合：Abaqus 仿真结果可识别关键故障区域，从而改进 SHM 系统中传感器的放置和深度学习模型的训练。.
未解决的差距和未来机遇
尽管一体化进程正在快速推进，但仍存在一些关键差距：
- VUMAT积分：显式求解器积分存在滞后，尤其对于速率敏感材料而言。未来的工作可以借鉴Suh等人的框架，并采用循环神经网络（RNN）进行改进。.
- 复杂多物理场问题：神经网络在多物理场问题上的集成仍然有限；PINN-UMAT 混合模型可以解决热塑性挑战。.
- 外推和稳定性：神经网络模型在外推训练数据之外的数据时可能会失去稳定性；这会影响牛顿求解器的收敛性。.
- Fortran中的自动微分：目前的Fortran UMAT框架缺乏内置的自动微分功能。未来的工作可以使用JAX或类似的库来生成雅可比矩阵。.
全面的，, Abaqus AI 材料模型 代表着先进材料模拟民主化的变革性一步——将微观尺度的保真度与宏观尺度的效率相结合，重新定义了现代有限元分析工作流程的可能性。.
这是 Abaqus 中人工智能的应用之一！您可以在这里了解更多信息：“Abaqus AI：Abaqus 中 AI 应用的 5 种令人意想不到的方式“。”.
资源
一个公开可用的 PyTorch-ABAQUS UMAT 深度学习框架，用于水平集可塑性，访问日期：2025 年 10 月 27 日，, https://par.nsf.gov/biblio/10487111-publicly-available-pytorch-abaqus-umat-deep-learning-framework-level-set-plasticity
关于 PyTorch-t0-FORTRAN UMAT 实现水平集塑性理论的新论文已被《材料力学》接收，访问日期为 2025 年 10 月 27 日。, https://www.poromechanics.org/news/new-paper-on-pytorch-t0-fortran-umat-implementation-of-level-set-plasticity-accepted-by-mechanics-of-materials
IIIDinEst 2024 – 塞维利亚大学，2025 年 10 月 27 日访问，, https://congreso.us.es/dinest2024/proceedings/Proceedings_DinEst_2024.pdf
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