重点是理论推导过程,包括牛顿迭代式的构建,应力应变更新等。我需要对照理论进行学习。
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- 专家-皆知 2024-07-26 00:20关注
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要理解并实现一个基于Hill 48屈服模型、考虑等向强化和非线性硬化的ABAQUS本构子程序(UMAT或VUMAT),我们需要从基础理论出发,逐步深入到算法实现。Hill 48模型是一个各向异性屈服准则,适用于描述多晶体材料的行为,尤其是铝合金等。下面,我将详细阐述理论推导过程,并简要说明如何将其转化为UMAT代码。
1. Hill 48屈服准则
Hill 48模型通过八种滑移系统来描述材料的塑性行为,每个系统由一个主应力轴和两个正交的剪应力分量定义。其屈服函数可以表示为:
[ F(\sigma_{ij}) = \sqrt{\sum_{i=1}^{6} \left[ \sum_{j=1}^{8} c_{ij} (\sigma'_{ij})^2 \right]} - R = 0 ]
其中,$\sigma'{ij}$是偏应力张量,$c{ij}$是与材料晶体取向相关的系数矩阵,$R$是屈服强度。此表达式考虑了晶体取向对塑性行为的影响。
2. 等向强化
等向强化是指材料在塑性变形过程中,屈服强度随塑性应变的增加而增加的现象,可以简单地通过增加一个与等效应变$\bar{\epsilon}^p$相关的项来描述屈服条件:
[ R = R_0 + Q\bar{\epsilon}^p ]
其中,$R_0$是初始屈服强度,$Q$是强化系数。
3. 非线性硬化
非线性硬化可以通过多种方式建模,常见的是利用等效应变的幂次法则:
[ \sigma_y = R + B(\bar{\epsilon}^p)^n ]
其中,$B$和$n$是硬化参数。
4. 牛顿迭代法求解应力增量
在ABAQUS的UMAT中,为了求解应力增量$\Delta\sigma_{ij}$,我们采用牛顿-拉普森迭代法。对于给定的总应变增量$\Delta\epsilon_{ij}$,初始猜测$\Delta\sigma_{ij}^{(0)} = 0$,迭代公式为:
[ \Delta\sigma_{ij}^{(k+1)} = \Delta\sigma_{ij}^{(k)} + \lambda_k \frac{\partial F}{\partial \sigma_{ij}} ]
其中,$\lambda_k$是迭代步长,$\frac{\partial F}{\partial \sigma_{ij}}$是屈服函数关于应力的雅可比矩阵。
5. 应力应变更新
每次迭代后,需要更新应力和塑性应变。假设达到收敛,则:
[ \sigma_{ij}^{new} = \sigma_{ij}^{old} + \Delta\sigma_{ij} ] [ \bar{\epsilon}^p_{new} = \bar{\epsilon}^p_{old} + \frac{1}{3}\text{tr}(\Delta\epsilon^e) ]
其中,$\Delta\epsilon^e$是当前加载步骤的弹性应变增量。
UMAT代码示例
基于上述理论,一个简化的UMAT代码框架如下:
SUBROUTINE UMAT(STRESS,STATEV,DDSDDE,SSE,SPD,SCD,RPL,DDSDDT,DRPLDE,DRPLDT, STRAN,DSTRAN,TIME,DTIME,TEMP,DTEMP,PREDEF,DPRED,CMNAME, NDI,NPK,NODE,NDILOAD,NSHRNK,NOEL,NPT,Layer,KSTEP,KINC) ! 参数声明、初始化等 ... ! 牛顿迭代求解应力增量 DO WHILE (Convergence NOT Achieved) ! 计算屈服函数及其雅可比 F = ... ! 根据Hill 48模型计算F DFDSIG = ... ! 计算雅可比 ! 更新应力 LAMBDA = ... ! 通过线性方程求解得到的步长 DELTA_SIG = LAMBDA * DFDSIG STRESS = STRESS_OLD + DELTA_SIG ! 更新塑性应变等 EP_PLASTIC = EP_PLASTIC_OLD + (1/3)*TRACE(DELTAE_ELASTIC) ! 检查是否满足收敛条件 IF (ConvergenceCriterionMet) EXIT END DO ! 返回状态变量、刚度矩阵等 ... END SUBROUTINE
请注意,上述代码仅为框架示例,具体实现时需根据Hill 48模型的数学表达式和材料的具体硬化规律填写相应计算细节。实际编程时,还需要考虑如何高效准确地计算雅可比矩阵以及处理可能的数值稳定性问题。希望这个概述能帮助你开始UMAT的编写工作。如果有更详细的数学推导需求或者在实现过程中遇到具体问题,欢迎继续提问。
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