物理指导的模拟方法与数字图像相关性 (DIC) 测量
Jihong Wang1, Chung-Hao Lee2, William Richardson3
1Department of Mathematics, Lehigh University, Bethlehem, PA, USA.
Proceedings. International Conference on Image Processing
|August 29, 2025
概括
我们开发了一种新的方法来分析材料拉伸测试中的数字图像相关性 (DIC) 数据. 这种方法提高了像心脏门这样复杂的生物组织模型的准确性.
科学领域:
- 生物力学
- 材料科学
- 计算力学
背景情况:
- 数字图像相关性 (DIC) 对于测量材料变形至关重要.
- 分析DIC数据来自复杂的负载条件,如双轴拉伸带来了挑战.
- 精确的材料建模需要物理一致的应变和位移场.
研究的目的:
- 介绍一种基于优化的新方法,用于处理多个双轴拉伸协议的DIC测量.
- 使用处理的DIC数据开发数据驱动的异质材料建模工作流程.
- 在生物组织样本上应用和验证该方法.
主要方法:
- 一种基于优化的方法,使用带有正应变约束的移动最小方形来获得平滑的节点位移.
- 一个数据驱动的工作流程来估计非局部构成性规律和材料微观结构.
- 适用于从猪三门前侧的DIC测量.
主要成果:
- 从DIC数据中获得物理一致的移位和应变场.
- 一个非本地构成法和光纤导向场被成功估计.
- 这种方法在模拟生物材料方面表现出更高的准确性.
结论:
- 拟议的DIC数据处理方法提高了材料建模的准确性,特别是对于生物组织.
- 这项工作为将DIC测量与数据驱动材料建模整合提供了坚实的框架.
- 这种方法对于描述异质材料的行为和微观结构是有效的.
