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赵静,唐勇,李胜,刘学慧,汪国平.形变体仿真中材质本构模型的应用与设计综述.软件学报,2017,28(9):2502-2523
形变体仿真中材质本构模型的应用与设计综述
Survey on the Application and Design of Material Constitutive Model for Deformable Solid Simulation
投稿时间:2016-12-27  修订日期:2017-05-14
DOI:10.13328/j.cnki.jos.005305
中文关键词:  基于物理的仿真  本构模型  各向异性材质  非均质材质  基于样例材质
英文关键词:physically-based simulation  constitutive model  anisotropic materials  heterogeneous materials  example-based materials
基金项目:国家自然科学基金(61232014,61421062,61472010);国家科技支撑项目(2015BAK01B06)
作者单位E-mail
赵静 燕山大学 信息科学与工程学院, 河北 秦皇岛 066004
河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室(燕山大学), 河北 秦皇岛 066004 
 
唐勇 燕山大学 信息科学与工程学院, 河北 秦皇岛 066004
河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室(燕山大学), 河北 秦皇岛 066004 
tangyong@ysu.edu.cn 
李胜 北京大学 信息科学技术学院, 北京 100871
北京市虚拟仿真与可视化工程研究中心(北京大学), 北京 100871 
 
刘学慧 计算机科学国家重点实验室(中国科学院 软件研究所), 北京 100190  
汪国平 北京大学 信息科学技术学院, 北京 100871
北京市虚拟仿真与可视化工程研究中心(北京大学), 北京 100871 
wgp@pku.edu.cn 
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中文摘要:
      本构模型是形变体仿真中最重要的因素之一,现有的基本本构模型的应力应变关系具有一定的局限性,形变行为比较单一.近年来,很多研究工作探讨如何设计更加复杂并满足设计师需求的材质模型.将材质模型分为3类:传统的具有单一材质属性的均质材质、具有复合结构的非均质材质以及根据基本材质模型通过编辑材质参数和结构以及编辑形变行为的材质模型.此外,梳理了近年来材质本构模型方面的研究成果,分类总结了相关技术及其优缺点,最后,讨论并指出形变体仿真中,本构模型应用与设计领域主要的技术挑战和需要进一步探索的方向.
英文摘要:
      The constitutive model is the most important factor in the simulation of deformable solids. The stress-strain relationship of the existing basic constitutive models have some limitations and the deformation behaviors are relatively simple. In recent years, a quantity of researches have been placed on how to design more complex material models to satisfy the designers' requirements. In this paper, the material model is divided into three categories:the traditional homogeneous materials with same material parameters of the whole model, heterogeneous materials with composite structures, and the editing models of the material parameters and structures and the elastic behavior editing models based on the existing traditional constitutive models. Additionally, the current material design methods are reviewed, and recent researches, with their advantages and limitations, are analyzed. Finally, the current major challenges and future works are discussed.
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