[复材] Abaqus和Tosca优化RVE结构

本文摘要（由AI生成）：

本文介绍了一种使用RVE分析方法和Tosca优化技术设计鞋底Lattice结构的方法。首先，通过RVE分析方法研究材料性能，可以直接获取某些均质属性，并通过FE-RVE模型预测更大尺度上的材料性能。接着，使用Abaqus模型创建模型的周期性边界条件，采用MooneyRivlin模型描述超弹性TPU材料。然后，采用最小应变能目标和体积约束进行Tosca优化，优化循环迭代如图3所示，优化结果如图4所示。最后，采用以上流程设计出不同的Lattice结构，如图5所示。

1、RVE分析方法

材料微观结构的代表性体积元（FE-RVE）是以一种不受平均场均质化中使用的分析方法来研究材料性能。某些均质属性(如弹性、热膨胀和电导率)可以直接通过FE-RVE模型获取，另外，还可使用FE-RVE的均质响应代替样片的测试数据，通过研究在给定的远场加载历史中，对某一材料性能进行评估研究，来预测在更大的尺度上的材料性能(如塑性、粘弹性和损伤模型)。

本文采用RVE分析方法结合Tosca优化技术，对图1鞋底的Lattice结构进行设计。

图1 鞋底Lattice结构

2、Abaqus模型

上讲提到的RVE的插件，在此使用其创建模型的周期性边界条件，图2所示，其材料为超弹性TPU材料，采用MooneyRivlin模型。 

图2 RVE载荷工况

3、Tosca优化

采用最小应变能目标和体积约束，优化循环迭代如图3所示。

图3 优化迭代

优化结果如图4所示。

图4 优化结果

4、讨论

采用以上流程，设计出不同的Lattice结构，如图5所示。

图5 优化结果选择