基于自适应数字体图像相关方法的三维本构参数识别

Constitutive parameter identification is an essential step in the modeling of the mechanical behavior of materials under external load. Such models are key in realistic numerical simulations of a wide range of structures. The use of full-field volumetric kinematic measurements provided by the fast-emerging digital volume correlation (DVC) technique, rather than surface deformation fields delivered by traditional optical techniques, will lead to more robust and accurate identification. This project aim to develop novel and robust constitutive parameter identification procedures based on a combination of advanced DVC method and the Virtual Fields Method (VFM). Research efforts will primarily focus on: (1) developing an advanced self-adaptive DVC approach for efficient and accurate internal deformation measurement from high-resolution volumetric images captured by X-ray Computed Tomography; (2) establishing a novel DVC/VFM numerical simulator and using real experiments to quantify uncertainty propagation in the complex identification chain, (3) improving and standardizing the VFM method for material parameters extraction from full-field DVC measurements with enhanced robustness and accuracy. The developed identification method will be validated on various materials (e.g., trabecular bone, syntactic and flexible foams, wood and composite materials).

材料本构参数识别是理解和模拟材料在各种外载作用下力学行为的关键，而准确的力学模型则是高精度数值模拟的前提和基础。在材料本构参数识别过程中，相比于仅可获得表面变形的传统光测力学方法，由数字体图像相关方法提供的内部全场三维变形测量结果有助于实现更为稳健和准确的参数识别。本项目拟研究基于自适应数字体图像相关方法和虚场方法相结合的新型材料本构参数识别技术，以实现材料三维本构参数的稳健和准确识别。研究内容包括：(1) 发展参数自适应选择的先进数字体图像相关方法；(2) 建立基于内部三维变形场的三维虚场方法，并采用数值模拟和实验手段研究变形测量误差在本构参数识别中的误差传递过程；(3) 对三维虚场方法进行改进并建立标准化识别流程，以实现稳健和准确的材料参数识别。本项目还将通过识别多种非均质材料（如：松质骨、木材、复合和柔性泡沫塑料）的三维本构参数来验证所发展的新型识别方法的可靠性和准确性。

材料和结构在外载荷作用下的内部全场变形测量，是研究其力学行为的实验基础。数字体图像相关（Digital Volume Correlation. DVC）方法作为目前唯一实用且有效的内部全场变形测量方法，仍存在非均质材料内部变形测量精度较低，计算参数选择严重依赖经验，现有三维本构参数识别方法较少且可信度较低等缺点。本项目针对以上几个迫切需要解决的问题开展研究，取得了如下成果：.1）提出了参数自适应选择的数字体图像相关算法。提出了一种计算参数自适应选择的DVC算法，该方法基于理论推导获得各计算点的最优计算参数，使各计算点位移总误差最小化，可获得比传统DVC算法更精准的位移测量结果。.2）数字体图像算法中不同参数选择的误差分析和精度评价标准。对形函数欠匹配引起的位移测量系统误差进行了深入的研究，提出了一种拟高斯点DVC计算方法，该方法可以在保持较高计算效率的同时，消除或大幅减少形函数欠匹配误差。对投影图数量对体图像质量以及DVC位移测量的影响进行了研究。针对不同实验目的，对投影图数量给出参考性建议。.3）发展了适用于非均质复杂内部结构材料测量方法。提出了针对多孔材料的分割辅助DVC计算测量，可以最小化由形函数欠匹配而产生的系统误差并避免对无意义计算点的DVC计算从而提高计算效率。提出了针对颗粒材料的颗粒追踪辅助的离散DVC算法，充分利用颗粒内部每个体素点的位置和灰度信息提高匹配计算的精度和效率。.4）实验和数值模拟结合的参数识别方法探究。在DVC全场位移测量结果的基础上，提出了一种基于压痕实验和Hertz接触理论的材料参数识别方法，可以快速、准确地识别材料的弹性力学参数。