5.最近的發展和創新

數字工程、多尺度建模、人工智能（AI）和高性能計算（HPC）的結合開創了復合材料建模和仿真的新時代。即使它們很好地用于基本結構，傳統的理論或純數值方法也經常無法捕捉當代復合材料中基體、纖維和相間區域之間的復雜相互作用。

通過將數據驅動的智能與基于物理的概念融合，當前的技術發展克服了這些限制，并實現了更精確、更有效和更可擴展的模擬。由于其優異的機械性能和低重量，復合材料越來越多地被應用于許多不同的行業?；旌蠌秃喜牧咸峁┝烁蟮男阅軡摿?，它集成了許多形式的增強。預計復合材料的設計和評估，以及尖端信息技術的集成，將降低長計算周期，并鼓勵復合數字復制品有效地確定物理條件，并擴展工程應用的新能力。

目前，建模和實驗技術通常用于質量預測。然而，這些方法有許多缺點，包括預測周期長、費用高以及未能考慮整個固化過程中的相關物理場，這導致不準確的復合材料質量評估。由于多個相鄰尺度的結構特征對材料的宏觀行為和質量具有至關重要的作用，因此目前非常需要研究和設計具有復合結構的材料。然而，盡管人們對多尺度建模（包括計算機輔助結構設計和材料數字孿的生產）產生了廣泛的興趣，但它的發展受到了幾個基本問題的阻礙。特別是，為了實現計算效率與建模精度和可靠性之間的平衡，必須在質量上更復雜的基于物理的方法和材料建模的簡化唯象方法之間找到折衷方案。然而，由于其復雜的微觀結構和失效機制，這些材料的評估和設計可能具有挑戰性。

本節涵蓋了重新定義復合材料建模研究和應用的五個重要進步領域。圖8顯示了復合材料模擬的當前進展和創新。

5.1 人工智能和機器學習集成

機器學習（ML）和人工智能（AI）已成為復合材料建模和模擬的革命性技術。傳統的方法通常依賴于復雜的本構模型，需要大量的實驗數據來校準。另一方面，ML算法通過直接從數據中學習微觀結構特征和宏觀屬性之間的相關性，可以快速準確地預測復合行為。纖維增強復合材料的彈性模量、拉伸強度（包括疲勞壽命）都已使用人工神經網絡、增強學習或高斯過程回歸等方法準確預測。此外，人工智能驅動的優化方法越來越多地被用于確定理想的基體成分、固化周期和纖維方向，以盡可能低的計算成本獲得所需的性能。對于計算模擬負擔不起的設計探索空間，與替代建模技術一起的強化學習非常有用。

然而，仍然存在問題，特別是在優秀數據集的可訪問性和機器學習模型的理解方面。為了提高模型的解釋能力和可靠性，研究人員正在創建物理信息機器學習結構，將數據驅動學習與基本材料規則相結合。圖9顯示了人工智能和機器學習之間的關系。

圖9. 人工智能與機器學習之間的關系

5.1.1. 人工智能（AI）

人工智能驅動的技術具有先進的發展，具有更好的表征和獨立測試，同時通過結構生成、特征預測、高通量（HT- high-throughput）評估和計算機化設計徹底改變了尋找材料（復合材料）的過程。當量子計算和人工智能相結合時，更快、更精確的發現將成為可能，倫理規則將保證負責任的人類人工智能合作，同時解決決策中的偏見、問責和公開問題。

近幾十年來，人工智能（AI）方法在材料性能預測中的使用顯著增加。來自數值模擬和實驗觀測的材料數據的可訪問性的提高是這種擴展的原因。通過在航空、農業、紡織、汽車、國防、電子電氣、體育、市政基礎設施和海洋等各種行業使用人工智能，復合材料正在取代許多傳統材料生產建筑材料和其他部件。航空航天和航天部門最困難的工程高性能材料是復合材料。航空航天工業的首要任務是減少質量和提高損傷容限，現在這很容易進行AI的創新。

例如，纖維增強聚合物（FRP-Fiber-reinforced polymers）復合材料因其特殊的機械強度、壽命和輕質特性而對汽車、飛機和土木工程的生產至關重要。有限元（FE）方法在歷史上一直用于FRP材料的模擬和優化。盡管這些方法是有用的，但它們經常無法捕捉在各種情況下表征這些復合材料的復雜行為。隨著人工智能（AI）的引入，可以改進FRP材料分析和設計的復雜工具已經可用。圖10顯示了FRP在建筑、船舶、汽車、電子、消費品、航空航天、家電領域中的市場份額分布。圖11說明了成型中FRP的主要常規制造技術。

圖10. 玻璃纖維增強塑料在各類應用中的市場份額分布

圖11. FRP模塑成型的主要傳統制造技術

總體而言，聚合物復合材料行業將從人工智能在數據分析、工藝管理、材料選擇、減少操作員操作失誤和生產過程中選擇參數等領域的應用中獲得大量收益?？杀氖?，今天制造商在這方面仍在失敗。這些研究可以指導優化工作，這對聚合物和復合材料工業至關重要。

5.1.2 機器學習

當代工程應用的最終目標是設計具有改進的定制特性的新材料。具有所需特征的新型材料的預測模型可以通過使用機器學習（ML）和材料信息學來分析材料成分和特性的大型數據集來開發例如，通過優化工作流和加速材料識別和優化程序，在材料發現和程序優化中使用數據驅動策略可以大大提高效率和節省成本。使用機器學習來預測基于熱塑性聚合物基質的PCM的特征和組成的算法是這一前瞻性經驗在將ML驅動的戰略應用于工業用途時的主要重點。

在材料研究中，機器學習（ML）算法的最新發展為數據驅動建模創造了新的機會，計算機可以高精度地預測特性，并從經驗數據中了解復雜的相關性。但是，該領域的大多數機器學習應用都有兩個缺點：第一，它們沒有量化預測的不確定性，這對于風險感知設計是必不可少的；第二，由于數據集不完整或不平衡，它們在各種基體填充系統中的泛化性有限。然而，由于他們假設完全擴散和鍵合，理論模型，如混合物規則和Halpin Tsai方程，歷史上一直用于估計復合材料性能，在納米復合材料的設置中經常失敗。為了識別這些非線性、多變量聯系并根據經驗數據創建預測模型，研究人員越來越多地求助于機器學習（ML）。

最后，我們可以說，在聚合物復合材料領域，機器學習已經取得了重大進展，為材料開發的幾個階段（如設計、發現、制造或故障預測）提供了創造性的解決方案。此外，機器學習（ML）技術在復合材料的建模和模擬中發揮著至關重要的作用，包括降低成本和實驗時間，提高金屬行為的準確性，多時間建模，質量控制，可持續性等。

5.2 數字雙胞胎和實時模擬

術語“數字孿生”（DT）是系統或物理環境在其存在過程中的虛擬鏡像或表示?！皵底謱\生”是一個聰明的想法，它組織了各種專業領域，以協助與特定資產相關的工程決策；它解釋了數學模型、傳感器、學習、實時分析、診斷、預測等。我們研究了機器學習和基于物理的模型在該框架內的集成，以最大限度地發揮其潛力。建議的DT實施技術已用于實時監控各種復雜的結構部件，如渦輪葉片和飛機機翼。為了提高生產效率和縮短上市時間，實施了對DTS的更改和升級，如車間自動化和知識構建、模擬車間構建、生產計劃模擬或驗證以及生產過程實時監控和調度。

通過鼓勵在航空航天工程以及汽車、渦輪機中額外研究和使用數字孿生和實時模擬技術，該方法（數字孿生）成為解決飛機部件生命周期以及服務間隔的定義和建模問題的工具。傳感器數據與設計模型信息的結合對于改進設計、分析和服務程序具有很大的潛力。因此，飛機操作總體上變得更安全、更高效和更經濟。

5.3 多尺度和多物理模擬進展

快速擴展的建模和模擬領域對廣泛的行業產生了影響，包括半導體、冶金、陶瓷、聚合物、復合材料以及新技術、軟件、實踐和方法。由于建模和模擬，現代材料科學正在發生變化，建模和模擬正成為發現新材料和材料現象、理解控制材料行為的機制以及越來越多地產生定量預測的關鍵工具，這些預測可以作為設計工具的一個組成部分，與實際合成和表征完全合作。將不同的尺度集成到單一的、內聚的模擬框架中是多尺度建模的目標。

最近開發了并行多尺度方法，其中連續介質力學模型、分子動力學（MD-molecular dynamics）和微尺度代表性體積元（RVE）在計算過程中并行操作并交換數據。分子動力學（MD）、耗散粒子動力學（DPD）、離散單元法（DEM-discrete element method）、微尺度代表結構單元（RVE）同時運行，多尺度技術都在這一點上詳細介紹。圖12解釋了一種自下而上的策略，包括從頭計算、密度泛函理論（DFT）、ReaxFF、MD、經典MD、CGMD、蒙特卡洛（MC）、相場和有限元模擬方法。它還顯示了適當的示意圖模型以及每個模擬方法的時間和長度比例。

圖12. 纖維增強聚合物（FRP）復合材料多尺度模擬框架

5.3.1 分子動力學（MD）

MD模擬對于彌補連續介質力學和量子化學之間的差距至關重要。它是一種基本且適應性強的儀器，可以在原子/分子水平上研究材料的化學、機械和熱力學特性，并模擬所示的分子結構。分子動力學模擬用于更好地了解納米結構材料復合材料的關鍵機制。此外，許多以前無法通過實驗實現的納米級表征變得可行。然而，分子動力學模擬的大小只能是幾微米，其持續時間只能是幾微秒。傳導分子動力學模擬結合了所獲得的納米填料的特性。當處理大型系統和相對較長的模擬時間時，MD模擬提供了合適和有效的解決方案。

5.3.2 耗散粒子動力學（DPD）

DPD是一種連接宏觀和微觀領域的非常粗粒度的技術。霍格布魯格（Hoogerbrugge）和科爾曼（Koelman）首次將該方法發展為流體系統模擬的中尺度方法。在此之后，馬什（Marsh）和索爾（?ol）以及沃倫（Warren）根據統計力學為DPD奠定了堅實的理論基礎。近年來，隨著小規模技術的快速發展，DPD越來越受到關注，其用途迅速擴展到各種研究領域。由于DPD仿真的廣泛使用，相關的仿真軟件必須滿足嚴格的標準。DPD計算可以使用廣泛使用的商業工具如Materials Studio和Lamps來完成。

Lamps主要使用開源代碼計算。要創建各種模擬環境，用戶可以更改源代碼。數百萬個原子和分子系統，包括氣態、液態或固態、不同的系綜和各種可能的函數，都得到了它的支持。由于模擬系統是伽利略不變量和動量守恒的，因此DPD比布朗動力學、晶格氣體方法和晶格玻爾茲曼方法更有用，可以用來研究微通道中聚合物運動的中尺度特性。聚合物鏈影響或決定流場中的速度，并且聚合物溶液通常顯示微通道中的Poiseuille流動。有限可擴展的非線性彈性（FENE-finitely extendable non linear elastic）結構通常用于DPD來描述聚合物鏈。微通道的聚合物溶液流動由外力和進氣口和輸出口的反復出現的邊界條件推動。圖13是關于DPD的應用和示意圖。

圖13. DPD應用與模擬

DPD是一個中尺度模擬過程，用于監測聚合物、雙分子、軟材料和分子動力學、燃料電池、囊泡、表面活性劑等的行為。

5.3.3 微尺度代表體積元素（RVE）

對于結構分析，知道纖維和基體在復合材料結構中的精確排列是不切實際的。很明顯，纖維的分布是非常隨機的，而不是均勻的。復合材料的有效特性是在反復出現的代表性體積元件（RVE）上平均的特性。對于被歸類為RVE的元素，它必須足夠大以描述微觀結構，并且與宏觀結構尺寸相比足夠小。圖14中解釋了微尺度代表性體積元素（REV）。

圖14. 該圖展示了復合材料的纖維、基體及微尺度代表性體積單元（RVE）。

通過計算RVE有限元框架的場平均值，確定等效均勻UD層壓板的有效值。在強度設計的去均勻化/局部化方法中，將RVE階段內的應力和應變的地理分布添加到希爾（Hill）對RVE的定義中。RVE中纖維配置的隨機性會導致預測的可變性，因此使用任何微觀力學分析方法來確定均勻化彈性特性或非均勻化臨界強度特性所使用的纖維總量的正確RVE尺寸是重要的。

5.4 新型復合材料類型和建模策略

為了使未來航天器的TPS適應進入條件，研究人員開始關注新的熱防護復合材料，如三維編織復合材料（3DWC），以取代傳統的材料。此外，這一點集中在混合復合材料上，通過將納米管添加到碳基或酚醛復合材料中，以保持機械強度并提高隔熱能力。表9顯示了新的復合類型和建模策略。

表9. 展示了新型復合類型及建模策略

5.4.1 Nan復合材料

由于對高性能和可持續材料的需求增加，出現了挑戰傳統建?？蚣艿男聫秃喜牧项悇e。納米顆粒：通過添加納米級填料（如石墨烯、碳納米管（CNT）和納米薄膜），可以大大提高電氣、機械和熱性能。組合中使用了具有玻璃、碳以及凱夫拉基體的不同天然纖維。結果表明，韌性、抗彎強度、彈性模量和抗拉強度、抗沖擊性、疲勞強度和表面之間的粘合得到了改善。堿處理的復合材料在機械和耐化學性方面表現出顯著的改進。這些數據強調了混合材料在為一系列用途定制特定質量方面的靈活性，同時也強調了考慮纖維種類和處理技術等元素以最大限度地提高復合材料性能的重要性。

5.4.2 生物基復合材料

生物基復合材料使用生物可降解成分，在其生命周期結束時最大限度地減少環境影響，并采用減少、重復使用和回收的循環經濟概念。通過上循環或下循環生物基纖維復合材料，將進一步減少對新資源的需求。因此，使用生物基纖維復合材料作為生物經濟或循環經濟的一部分，意味著在可持續做法、保護自然資源、減少溫室氣體排放和促進更具恢復性的經濟模式方面邁出了實質性的一步。然而，缺乏對生物基復合材料如何在維護性能標準的同時解決這些問題的全面評估。例如，當代設計最重要的建筑材料之一是混凝土，隨著建造更多的結構和需要開發周圍的基礎設施，對其制造的需求與日俱增。世界上8%的二氧化碳排放是由水泥的生產造成的，水泥是混凝土的關鍵組成部分。

5.4.3 智能和自我修復復合材料

傳統的復合材料通常具有金屬、陶瓷或聚合物基體，將材料固定在一起，或者包含增強體，如纖維或顆粒，以增加材料的強度和剛度。壓電材料、磁致伸縮材料、形狀記憶合金和聚合物、反射材料、水凝膠、電致變色或熱反射材料、導電聚合物、磁流變以及電流變材料、碳納米管、石墨烯和自愈聚合物都是智能材料的例子。雖然自愈復合材料使用血管網絡或微膠囊來自動修復裂縫，但智能復合材料能夠感知應力、溫度或損傷的變化。

5.5 高性能計算和高級模擬工具

由于多尺度和多物理模擬的計算要求很高，復合材料的研究需要高性能計算（HPC）。大型系統可以通過在具有多個核心和GPU的CPU的HPC平臺上使用同時有限元、分子運動和蒙特卡洛模擬來顯著減少計算時間。模擬HPC系統需要模擬影響應用程序性能的許多系統元素。發現計算系統和應用程序的表示不能視為完全獨立的活動；也就是說，計算系統的表示必須考慮應用的特征，因為現有的模擬器無法準確地復制HPC系統的所有復雜特征，以便產生獨立于應用系統表示的通用表示。

高度可配置的用戶定義材料子程序現在由ANSYS、ABAQUS、Digimat COMSOL、LAMPS以及OpenFOAM等程序支持，允許研究人員包括獨特的復合材料本構關系和損傷模型。隨著大規模計算機集群、GPU加速器和多核CPU的發展，計算能力也顯著增加。某些基本的并行技術，如負載平衡、GPU加速、通信優化和并行編程模型（如MPI和OpenMP），仍在研究中。矢量處理單元，通常被稱為陣列處理器，曾經主導超級計算機設計，其操作與GPU非常相似。它們是“主機”系統的額外部分，用于傳輸內核，而內核基本上是CPU。C和C+?+ 可用于編程GPU。打開CL，HIP，C+?+,AMP、Direct Compute和OpenACC只是眾多GPU編程API中的幾個。這些API通過提供高級函數、指令和硬件抽象，使GPU的使用更加容易接近。目前最先進的仿真平臺有ANSYS、ABAQUS、COMSOL、LAMPS、Digimat等。

通過在ANSYS工作臺-靜態結構模塊中構建Digimat接口模塊并進行結構研究，定義了通過Digimat-MF模塊獲得的材料特性，用于宏觀尺度上的復合材料拉伸或彎曲試驗。ANSYS軟件用于使用有限元法進行數值模擬。另一方面，最常用的用于復合材料模擬的ANSYS模塊仍然稱為APDL（ANSYS參數化設計語言）。APDL比Workbench用戶界面更靈活，后者集成了ACP，即使它需要更好地理解模擬思想。工作臺界面提供了更用戶友好和直觀的體驗，因為它的材料數據庫或根據問題分析自動選擇元素類型。此外，還提供了一個有效的ABAQUS插件工具，用于在結構設計階段查找具有重復功能（如機身）的大型復合材料建筑中的熱點。

由于其強大的建模和編程能力，二次開發基于ABAQUS平臺，該平臺用于模擬裂紋擴展過程。MATLAB、COMSOL或Python等軟件工具現在對于從事數學建模和模擬領域的研究人員和專業人員至關重要。這些工具中的每一個都有特殊的功能，可以解決建模和模擬的不同方面，為用戶提供基于其自身需求的各種選擇。對新型非材料的物理化學特性的研究越來越集中在原子模擬上。由于其許多功能、響應性社區支持和良好的適應性，GROMACS和LAM MPS現在是分子動力學模擬最受歡迎的開源程序?？傮w而言，HPC軟件使更快地運行大規模高保真模擬成為可能。

6.挑戰和限制

盡管取得了重大進展，但復合材料的建模和模擬具有固有的局限性，限制了其預測性能、可擴展性、跨物理和數據域集成。在許多尺度上測量行為，一端是原子相互作用，另一端是結構性能，涉及計算密集、復雜的計算。此外，當涉及在單個框架中結合熱、機械和化學現象時，往往會出現收斂和兼容性問題。缺乏標準化的實驗數據也使模型的校準和驗證變得更加困難，使其在使用時不太可靠。所有這些限制都不利于創建工業應用和先進材料設計所需的通用、可擴展和預測模型。

6.1 準確性和驗證問題

模擬的準確性是復合材料建模中最具挑戰性的問題之一。大多數分析和數值模型都依賴于理想化的假設，如纖維的均勻分布、完美的界面結合或完美的微觀結構。但在現實世界的使用中，碳纖維增強聚合物（CFRP）材料被用于制造，例如，波音787夢想飛機的機身，缺陷是不可避免的，例如以空洞、分層或纖維錯位的形式，并且對機械強度有重大影響?，F有的模擬模型無法解決這種隨機缺陷，導致預測性能和實際性能之間的差異。

由玻璃纖維增強復合材料制成的風力渦輪機葉片也出現了同樣的問題。在循環風載荷下，這種大型制造中的任何小空洞或纖維錯位都可能擴展到疲勞裂紋，從而嚴重降低使用壽命。然而，由于有限的實驗校準數據和計算能力，目前的模擬模型不能完全捕獲這些損傷開始和擴展的局部過程。此外，即使是實驗驗證也是具有挑戰性的，因為復合材料具有高度的層次性。X射線顯微攝影、掃描聲學顯微鏡或數字圖像相關（DIC-digital image correlation）等技術可能提供部分微觀結構信息，但昂貴且具有低分辨率或尺度。實驗室中沒有標準化的基準數據集也限制了調查結果的再現性和交叉驗證。

6.2 計算挑戰

多尺度模型，如高保真并行有限元和分子動力學（FEM-MD）耦合，計算成本很高，因此不能在工業規模上使用。舉一個例子，模擬玻璃纖維增強風力渦輪機葉片的疲勞行為需要分解數百萬個網格元素，并捕捉纖維-基體脫粘或分層等微觀損傷機制。這些分析可能需要幾天甚至幾周的時間，即使它們在高性能計算（HPC）集群上運行也是如此。

盡管GPU加速求解器和自適應網格策略提高了計算效率，但實現模擬精度和處理時間之間的最佳平衡仍然是一個關鍵挑戰。同樣，航空航天工業中碳纖維-環氧樹脂飛機機翼在動態載荷條件下的抗沖擊建模需要精細的時間和空間分辨率來解決沖擊波傳播和裂紋萌生。在真實尺度上運行這些模擬需要大量的計算資源和內存。因此，工程師通常使用簡化模型或降階模型作為完整模型預測的替代方案，盡管在計算上可行，但會影響模型的預測精度。準確性和實用性之間的這種權衡仍然限制了多尺度模擬工具在工業界的實時和大規模使用。

6.3 集成挑戰

在物理領域和長度尺度之間結合模型的能力仍然是復合材料模擬中的一個主要挑戰。將微尺度機制縮放到宏觀性能參數的過程，例如：纖維基體脫粘、空洞形成和樹脂流動，需要仍在開發的縮比橋接框架。這種集成差距經常導致材料建模、結構分析和產品設計的順序過程不連續，這阻礙了工業應用中性能預測的有效性。

在航空航天部門可以觀察到一個真實的案例，即復合材料機身面板的多物理模擬必須能夠同時結合熱膨脹、吸濕和機械應力行為。內部應力也可能由飛行過程中的溫度和濕度變化引起，并導致分層或基體開裂。盡管如此，目前的模型不能精確地耦合這些熱機械化學現象，通常導致對疲勞和耐久性問題的低估。同樣，各種軟件平臺（例如，用于撞擊前分析的Abaqus和用于撞擊事件的LS-DYNA）上的自動碰撞模擬通常會在汽車行業中遇到數據交換、材料定律和邊界條件不兼容的情況。這些集成問題降低了模擬可靠性的整體水平，并禁止基于物理的完全耦合復合材料結構設計的優化。

6.4 數據和泛化限制

訓練數據的質量、多樣性和可訪問性是數據驅動和人工智能輔助復合建模的關鍵。大多數可訪問的數據集被縮小到特定類型的復合材料、加工條件或測試參數，這一特征限制了推廣人工智能模型的可能性。例如，當與亞麻或黃麻基生物復合材料一起使用時，經過訓練以預測碳-環氧樹脂層壓板的拉伸強度的神經網絡可用于提供不可靠的結果，因為這些材料不表現出相同的界面粘附和吸濕特性。此外，由于專有限制，航空航天和國防部門產生的許多實驗信息仍然是保密的，這使得很難實現公開的科學工作。

另一個有趣的例子是沒有為噴氣發動機提供動力的高溫陶瓷基復合材料（CMC）的標準化數據集。由于每個制造商使用的配方和測試制度不同，已經在小數據集上進行訓練的人工智能模型很難在材料上進行推廣。缺乏大型標準化存儲庫限制了基準測試、再現性和數據驅動復合設計的廣泛采用。

除了上述挑戰和限制外，對現有文獻的進一步分析表明，一些更深層次的研究差距仍然限制了復合材料建模的可預測性。絕大多數現有文獻分別討論了分析、數值、原子和機器學習方法，并且沒有提供關于每種方法在哪里表現良好和在哪里表現不佳的比較觀點。這種缺乏關鍵比較的情況限制了具有忠實提供界面力學、微觀結構不均勻性和增量損傷的能力的綜合多尺度模型的制定。此外，數據集質量、驗證過程和微觀結構表征的差異提供了模擬和實驗觀測行為之間的明顯差異。研究中的這些差距表明，需要混合、物理信息和以數據為中心的建模模型，以及通用數據和受控驗證。在未來的研究中，有必要克服這些限制，提出一種更強大、可擴展和行業就緒的復合模擬方法。

7.未來方向

復合材料建模正在轉向混合、智能和可持續的范例，有效地實現基于物理的知識和數據驅動的智能之間的集成方法。傳統模擬與人工智能（AI）、機器學習（ML）和數字孿生技術的結合將允許實時預測性能、優化設計和故障診斷。此外，自由獲取材料基礎和標準化數據框架的發展將有助于提高模型的可靠性和全球合作。與此同時，日益增長的環境意識促進了圍繞生物基和可回收復合材料的研究，在這些復合材料中，先進的多尺度模型可以指導可持續材料設計，并加快向更綠色、高性能工程系統的過渡。

7.1 用于復合材料模擬的高級AI/ML

人工智能（AI）正在改變復合材料的建模，并使發現微觀結構特性和宏觀結構特性之間的復雜相關性成為可能，而這些相關性在傳統模型中無法有效表示。物理信息神經網絡（PINN）將物理控制方程納入機器學習系統，提供更好的預測能力和解釋能力。例如，美國國家航空航天局（NASA）先進復合材料項目（Advanced Composites Project）的科學家已經成功地實施了深度學習模型，這些模型在有限元（FEM）模擬數據集上進行了訓練，以估計復合材料的剛度及其在飛機結構中的損傷開始，其結果比傳統模擬模型快100倍。

同樣，纖維的結構可以通過圖神經網絡（GNN- graph neural networks）以互連節點的形式映射，這允許精確預測局部應力集中和失效區。另一個出現在現實生活中的例子是汽車行業，通用汽車（General Motors）和西門子數字工業（Siemens Digital Industries）正在使用人工智能輔助模擬來優化輕型電動汽車碳纖維部件的鋪設順序和方向。通過將強化學習算法與過程模擬數據相結合，它們可以自動識別纖維方向，從而最大限度地減輕重量，同時保持碰撞安全。在這些應用中提出的示例表明，基于人工智能的建?？梢詮母旧峡s短設計周期，提高結構效率，并為可轉移的跨材料人工智能模型鋪平道路，該模型能夠推廣到不同的復合材料系統。

典型的人工智能集成多尺度仿真框架顯示了使用制造數據、材料特性和纖維特性進行預測分析的機器學習模型的開發方式，如下圖15所示。通過轉移學習和在線預測，該框架在了解纖維方向、殘余應力和結構性能方面不斷取得進展。該方法展示了人工智能增強復合材料建模的未來方向，能夠為高級工程應用提供更快、數據驅動的設計周期和實時優化。

圖15. 復合材料人工智能集成多尺度模擬框架。該示意圖展示了一種面向未來的復合材料模擬工作流程。該框架將實驗數據與大型離線訓練數據（模塊2）通過機器學習（ML）方法（模塊3），如遷移學習和深度材料網絡（DMNs）進行整合，從而高效地為最終的在線多尺度模擬（模塊4）提供關鍵的高分辨率材料性能。這種混合方法旨在克服傳統多尺度建模的計算成本問題。

7.2 數字孿生實施

數字孿生是物理系統的實時、數據驅動的虛擬示例，它們正在重塑復合材料工程的世界，因為它們允許連續監控、預測維護和性能優化。數字孿生已經被應用于航空航天工業，以監測主要復合材料部件的結構完整性。例如，空中客車公司和西門子公司正在開發復合材料機翼的數字孿生模型，該模型將現場應變傳感器數據與有限元（FE）模擬相結合。這些模型在飛行過程中不斷更新，以監控應力、疲勞預測和維護計劃優化的發展，從而提高安全性并最大限度地減少停機時間。這種發展的另一個例子是風能部門，通用電氣（GE）已經實施了數字孿生概念，以跟蹤大型復合材料風力渦輪機葉片。

GE系統能夠使用實時傳感器數據和多尺度模擬模型來識別由于風載荷變化而產生的疲勞或分層的早期跡象。然后，數字孿生將更新性能預測，并建議糾正措施，以避免故障。這些主動的自我教育系統非常有效地關閉了制造、操作和維護之間的循環，為工程師提供了無與倫比的預測值，并允許延長使用壽命、降低運營成本和任何行業基于復合材料的資產的更高可靠性。實時數字雙框架的示意圖如下圖16所示。它展示了物理系統及其虛擬對應物如何通過連續數據交換和自適應計算保持互連。這種集成能夠精確映射真實世界的性能、實時模擬更新和預測決策，這反映了復合材料工程中數字孿生應用的未來方向。

圖16. 具有自適應計算和動態同步的實時數字孿生系統框架。該圖示展示了數字孿生的核心架構，其中物理系統（底層，類比于運行中的復合結構）通過實時更新和多尺度模擬，持續映射到自適應計算域中的孿生實體（頂層）。該虛擬模型用于做出優化性能、預測故障并制定物理資產維護計劃的戰略決策。

7.3 可持續和生物基復合材料

總體而言，全球對碳中和和綠色生產的日益關注導致了生物基復合材料的普及，包括亞麻、黃麻、竹子和紅麻纖維增強聚合物。盡管這些材料在環境背景下具有明顯的好處，但它們的自然可變性和吸收水分的趨勢以及復雜的粘彈性行為產生了新的建模問題。未來的模擬模型必須包含包括纖維降解動力學、生物聚合物結晶度和水擴散在內的參數，以預測機械和熱性能隨時間的變化。在汽車行業，寶馬（BMW）等公司已將亞麻纖維復合材料用于寶馬i3的內飾板，并正在改進預測模擬工具，以評估在波動的濕度和溫度下的尺寸穩定性和強度。

同樣，體育用品行業也看到了迪卡儂（Decathlon）和皮劃艇法國公司（Canoe Kayak France）使用亞麻和大麻纖維基復合材料生產環保自行車框架和船艇部件的情況。為了對這些天然復合材料進行建模，需要將機械行為和環境老化模型相結合，以考慮水分吸收、生物降解和疲勞。這些發展強調了具有基于多物理的、可持續性驅動的建模體系結構的必要性，這將促進下一代綠色復合材料的高置信度開發。

7.4 先進的多尺度和多物理框架

下一代模擬模型必須允許模型的平滑多尺度和多物理耦合，以實現復合材料的整體行為—從原子相互作用到完整的結構性能。先進的模型現在將用于納米尺度界面表征的分子動力學（MD）與粗顆粒有限元方法（FEM）相結合，以分析宏觀尺度的應力和變形。例如，蘇黎世理工學院（ETH Zurich）的科學家創建了一個多尺度框架，以預測受到熱機械載荷的碳-環氧樹脂層壓板中的分層，并能夠建立納米尺度界面脫粘與宏觀裂紋擴展和裂紋演化之間的相關性。類似的例子是一個組織的高溫復合材料結構項目，在該項目中，基于多物理的模擬平臺已被用于模擬噴氣發動機渦輪葉片中的陶瓷基復合材料（CMC）。

這些模擬結合了幾個尺度上的熱、機械和氧化過程，以預測極端操作環境下的耐久性。該框架使工程師能夠了解原子級氧化機制如何影響大尺度蠕變和裂紋擴展行為。這些跨尺度建模技術對于設計輕型電動車輛、高超音速飛機和下一代空間系統是必要的，其中系統的可靠性、性能和安全性需要精確預測跨尺度的耦合物理效應。

7.5 開放訪問數據庫和基準測試工具

迫切需要復合材料的標準開放獲取數據庫，以確保再現性、透明度和多機構合作。建立一個類似于美國材料基因組計劃（MGI）的全球“復合基因組項目”，將集中驗證的實驗和模擬數據，用于人工智能訓練、基準測試和模型驗證。NASA蘭利復合材料數據庫是一項創新計劃，其中包含有關聚合物基復合材料的綜合實驗數據，如機械性能、疲勞行為和環境影響。該項目已成為航空航天研究和數字雙胞胎驗證的權威來源。

另一個值得注意的有趣案例是日本國立材料科學研究所（NIMS）聚合物復合材料數據庫，該數據庫收集有關纖維-基體界面、斷裂韌性和動態力學性能的信息。這些全球網絡不僅能夠在人工智能的幫助下發現材料，而且能夠直接比較不同實驗室的建模方法。將這些數據庫擴展到包括生物基、熱塑性和混合復合材料，以及多尺度模擬輸出（例如，應力-應變曲線、裂紋擴展路徑），將加速材料標準化，促進全球數據共享，并最終導致可持續復合材料技術中更快的數據驅動創新。

一般來說，復合建模的未來是更集成和智能的框架，將基于物理的建模與數據驅動方法相結合。一方面，行動計劃需要創建混合人工智能輔助模型和增強原子和結構尺度之間的多尺度連接，另一方面，需要開發標準數據集以增強驗證和再現性。此外，還可以將高級模擬和實時傳感以及數字孿生技術連接起來，這將允許對其進行自適應優化，并在長期內更可靠地預測其性能?？傊@些說明正在形成下一代復合材料建模系統的明顯上升趨勢，該系統在現實世界的工業應用中更快、更具預測性和更合適。

盡管在復合材料的多尺度建模方面取得了重大進展，但可靠的工業使用仍然受到許多限制。雖然計算效率很高，但基于經典分析和均勻化的方法通常不代表制造引起的缺陷、微觀結構可變性、界面損傷和非線性失效行為，導致對實際復合材料結構的預測能力較低。

數值多尺度方法提供了更高的精度，但在昂貴的計算、有限的可擴展性和對理想化假設的強烈依賴方面受到限制，并且它們不能用于實時設計優化或大規模工業應用。同樣，純粹的數據驅動和深度學習模型，盡管它們很強大，但并不總是物理上可解釋和強大的，這給外推可靠性和安全關鍵決策帶來了問題。

復合材料建模最有前途的未來是基于物理和人工智能輔助的混合多尺度模型。這些方法包括機器學習體系結構中的物理定律和微觀結構約束，它們在準確性、效率和可解釋行為之間提供了有效的折衷。這些集成系統對于實現下一代復合材料系統中的智能復合材料設計、數字孿生的實現和可靠的預測行為是必要的。

8.結論

由于高性能工業對輕質、耐用和多功能材料的需求，復合材料的建模和模擬經歷了快速轉變。這篇綜述表明，雖然經典的分析和半經驗模型對于基本理解仍然很有價值，但現代應用越來越依賴于先進的數值方法、多尺度和多物理框架以及高保真計算工具來預測復雜的材料行為。人工智能、機器學習、數字孿生和高性能計算的集成正在重新定義預測精度，實現快速優化，并為微觀結構演化、故障機制和長期可靠性提供前所未有的見解。

然而，幾個挑戰仍然存在。計算費用、微觀結構表示的不確定性、模型的有限互操作性以及用于驗證的實驗數據不足繼續限制先進建模技術的廣泛采用。因此，未來的研究必須側重于開發基于混合物理的人工智能模型，增強用于實時結構監測的數字孿生框架，建立標準化的多尺度數據集，以及實施計算效率高的模擬平臺。這些領域的進步將加速開發更輕、更智能、更可持續和結構更可靠的下一代復合材料。

總體而言，該審查強調，下一代復合材料建模必須從孤立的分析、數值和數據驅動技術過渡到準確表示真實材料行為的統一、多尺度和混合框架。雖然已經取得了重大進展，但在多尺度耦合、數據集標準化、驗證一致性以及與實時監測系統的集成方面仍然存在重大差距。解決這些差距將需要在實驗表征、高保真模擬和機器學習輔助預測之間進行更緊密的調整。通過概述該領域的當前狀態，確定關鍵限制，并提出前瞻性路線圖，這項工作為加快開發更可靠、可擴展和智能的適用于工業應用的復合材料建模技術提供了全面的基礎。

未來復合材料的建模將涉及創建緊密集成的多尺度模型，這些模型很容易在原子、介觀和宏觀建模之間耦合。應特別注意將數值物理建模與數據驅動和機器學習方法相結合的混合建模方法，以提高預測和計算的性能。預計在未來，基于物理學的神經網絡、不確定性量化和數字孿生技術的進步將使材料的實時跟蹤和設計適應成為可能。此外，擴展開放訪問基準數據集和增強模型可解釋性將在提高人工智能輔助復合建模方法的可靠性和商業使用方面發揮重要作用。

------ 完 ------

編后語：此原文由國外8位學者共同編寫。文中引用了305篇文獻資料。

原文《Multiscale modeling and simulation of composite materials: Methods, AI integration, and challenges》

楊超凡