综述：关于天然纤维增强复合材料多尺度建模的最新研究

《ARCHIVES OF COMPUTATIONAL METHODS IN ENGINEERING》：Recent Studies on Multiscale Modeling of Natural Fiber-Reinforced Composites

多尺度建模已成为分析天然纤维增强复合材料（NFRCs）跨分子、微观、介观和宏观尺度结构性能的关键工具，通过整合有限元分析（FEA）、分子动力学（MD）、随机建模和机器学习（ML）技术，显著提升了结构性能预测和耐久性设计的准确性。尽管AI辅助的代理建模和不确定性量化等新兴方法取得进展，仍面临界面失效建模不足、湿度敏感性和长期粘弹性行为预测困难等问题，未来需发展耦合多物理场的多尺度框架并建立标准化材料数据库。

　　自然纤维增强复合材料（NFRCs）作为一种可持续、可生物降解的材料，正在成为传统合成复合材料的有力替代品。随着全球对环保材料的需求不断增长，这些天然纤维，如亚麻、黄麻、剑麻、椰子纤维和构树纤维等，因其可再生性、生物降解性、低密度和相对较高的比强度，受到了广泛的关注和应用。然而，NFRCs在实际应用中仍面临一些挑战，如纤维与基体之间的不兼容性、环境敏感性和建模复杂性。这些问题限制了NFRCs在更广泛领域中的采用。因此，对NFRCs进行多尺度建模，成为理解和优化其性能的关键手段。

多尺度建模是一种能够跨分子、微观、介观和宏观尺度分析材料行为的方法。在分子尺度上，研究主要集中在纤维和基体之间的相互作用，包括纤维的排列、表面结构和纤维-基体界面的性质。在微观尺度上，纤维与基体的相互作用决定了复合材料的机械性能，如刚度、强度和失效模式。介观尺度的模型则用于评估纤维在基体中的排列方式及其对整体材料行为的影响。宏观尺度的模型则用于预测复合材料在实际应用中的整体响应，如在不同载荷条件下的力学性能。

多尺度建模方法的多样性，使得科学家能够更精确地预测材料的寿命和性能。例如，有限元分析（FEA）和分子动力学（MD）是两种常用的技术。FEA模型通过将小尺度纤维-基体关系与宏观结构结合，从而预测复合材料的机械行为。MD模型则在原子层面模拟纤维和基体的相互作用，有助于理解纤维的微观结构对整体性能的影响。此外，随机建模和机器学习（ML）的结合，使得研究人员能够处理纤维结构的不均匀性和不确定性，提高模型的预测准确性。

尽管多尺度建模方法在NFRCs的研究中取得了显著进展，但在某些方面仍然存在不足。例如，对于湿度诱导降解的建模仍不完善，代表性体积元（RVE）方法尚未标准化，且对长期粘弹性行为的分析仍需进一步研究。这些不足可能影响模型在实际工程应用中的可靠性。为了弥补这些不足，研究者提出了结合数据驱动和物理基础的建模策略，以设计出高性能、环保的NFRCs。

在NFRCs的多尺度建模中，一个重要的研究方向是使用AI辅助的替代建模和不确定性量化。这种方法可以提高模型的预测能力，并减少对昂贵实验的依赖。例如，通过深度学习模型，研究人员可以预测复合材料的性能，并在不依赖大量实验数据的情况下实现优化设计。此外，多尺度模型的构建需要考虑多种边界条件和收敛性问题，以确保模型在不同尺度上的准确性。

研究还表明，多尺度建模在NFRCs的应用中具有显著的优势。例如，通过多尺度模型，可以更准确地预测低速冲击下的复合材料行为，包括局部基体裂纹和纤维断裂等损伤机制。模型的预测结果与实验数据的吻合度较高，误差控制在8.3%以内。此外，多尺度建模还能够模拟纤维的渐进断裂和基体裂纹的发展，从而提供关于复合材料在不同环境条件下的性能预测。

为了提高模型的准确性，研究者还探讨了不同尺度下的建模方法和参数选择。例如，在微观尺度上，研究使用了周期性边界条件（PBCs）来确保有效弹性模量的计算与宏观行为的一致性。在介观尺度上，研究结合了纤维排列和界面特性，以模拟纤维与基体之间的相互作用。在宏观尺度上，研究通过实验数据和数值模拟的结合，验证了模型的预测能力，并展示了其在实际工程应用中的潜力。

此外，多尺度建模还能够捕捉纤维-基体界面的复杂行为。例如，研究者开发了基于断裂能的界面模型，以模拟纤维与基体之间的脱粘和剪切断裂。这些模型能够更准确地预测复合材料的失效机制，并提供关于材料性能的深入理解。在环境敏感性方面，研究者还探讨了湿度和温度对NFRCs性能的影响，并开发了相应的建模方法。

多尺度建模的另一个重要方面是其在复合材料设计中的应用。例如，研究者使用多尺度模型来优化纤维的排列和表面处理，以提高纤维-基体之间的粘结力和复合材料的性能。这些优化策略不仅提高了复合材料的机械性能，还增强了其在不同环境条件下的稳定性。此外，研究还表明，多尺度模型能够有效预测复合材料的粘弹性行为和蠕变，这对于长期使用的结构设计至关重要。

尽管多尺度建模在NFRCs的研究中取得了重要进展，但仍然存在一些挑战。例如，纤维的自然变异性使得建模变得更加复杂，而实验数据的缺乏限制了模型的验证和优化。为了克服这些挑战，研究者提出了使用机器学习和深度学习方法，以提高模型的预测能力和数据处理效率。此外，研究还强调了多尺度建模在实际工程应用中的重要性，如在汽车、建筑和包装行业中，NFRCs的使用可以显著减轻重量并提高能源效率。

总的来说，多尺度建模为NFRCs的设计和应用提供了重要的理论支持和技术手段。通过结合不同的建模方法和数据驱动技术，研究人员能够更全面地理解NFRCs的性能，并优化其在不同环境条件下的应用。未来的研究应进一步探索多尺度建模在处理环境敏感性和纤维变异性方面的潜力，以推动NFRCs在可持续材料技术中的发展。