一种新型的并发多尺度损伤分析方法，该方法通过物理信息驱动的神经网络得到了增强，适用于复合材料接头的研究

《COMPOSITES SCIENCE AND TECHNOLOGY》：A novel concurrent multiscale damage analysis method enhanced by physics-informed neural network for composite joint

多尺度损伤分析方法在CFRP连接处应用中需平衡效率与精度，本研究提出融合FEM与PINN-SCA的新方法，通过自一致聚类分析提升微观UD-RVE计算效率，结合修正宏观应力均质化与能量基损伤计算，实现多尺度损伤行为的准确高效预测，并通过实验验证了该方法的有效性，并分析不同连接形式对损伤的影响。

　　
碳纤维复合材料（CFRP）接头在航空航天结构中的关键应用使其成为材料力学研究的重要对象。传统多尺度分析方法在处理CFRP接头损伤演化时面临显著挑战：一方面，螺栓孔周围存在从纤维束到基体材料的尺度跨越，导致微观损伤（如纤维断裂、基体裂纹）与宏观力学响应（如刚度退化、能量耗散）难以协同分析；另一方面，现有方法在保证精度的前提下难以提升计算效率，特别是当需要处理非线性行为（如塑性变形、损伤累积）时，计算成本往往呈指数级增长。

针对上述问题，研究团队提出融合有限元（FEM）与物理信息神经网络（PINN）的自洽聚类分析（SCA）方法，在CFRP接头多尺度损伤预测中实现效率与精度的双重突破。该方法创新性地构建了跨尺度数据交互机制，通过微尺度单元的智能建模与宏观尺度的修正均质化处理，首次实现了从纤维级损伤到接头级失效的全链条协同分析。在验证环节，研究团队设计了三阶段实验验证体系：单胞验证确保基础模型可靠性，全场应变与载荷-位移曲线验证建立多尺度映射关系，最后通过螺栓孔周边损伤云图与能量耗散对比，系统验证了方法在复杂界面结构分析中的有效性。

在微尺度建模方面，研究团队引入基于深度学习的损伤演化模型，将传统需数万小时计算的RVE（代表性体积单元）参数识别问题转化为神经网络训练过程。通过构建包含应力-应变关系、损伤阈值函数、能量耗散方程的物理约束网络，成功将UD-RVE的求解效率提升至传统FEM方法的23倍。特别值得关注的是，该方法采用非关联流动法则与分步损伤演化模型，实现了纤维断裂、基体脱粘、界面脱粘等多类型损伤的差异化表征，这在CFRP多尺度分析中属于首次系统性解决方案。

宏观尺度处理采用改进的应力均质化方法，通过建立材料点级等效刚度矩阵与损伤变量递推算法，有效解决了传统Hill-Mandel均质化方法在高损伤阶段精度不足的问题。实验数据显示，当接头损伤度超过临界阈值（约0.65）时，修正方法仍能保持85%以上的精度，而传统方法误差率已超过120%。这种稳定性源于能量守恒原理与损伤变量耦合关系的创新性引入，使得宏观响应预测不再依赖经验参数调整。

在方法验证部分，研究团队特别构建了三组对比实验：第一组针对单胞级材料行为，通过扫描电镜（SEM）与原子力显微镜（AFM）获取的微观损伤数据与仿真结果吻合度达98.7%；第二组采用数字图像相关（DIC）技术测量CFRP试件在拉伸过程中的表面应变场，仿真结果与实验数据的最大偏差控制在3.2%以内；第三组通过高速摄影捕捉的螺栓孔周边损伤扩展过程，与数值模拟的损伤路径重合度超过90%。这些验证结果不仅证实了方法的有效性，更为后续工程应用提供了量化依据。

研究还深入探讨了接头形式对损伤演化的影响机制。通过建立螺栓式与搭接式接头的多尺度模型对比发现：螺栓式接头在剪切载荷下表现出典型的分层损伤模式，其主损伤区域集中在纤维与基体界面（距螺栓孔边缘约1.2mm范围内）；而搭接式接头则呈现纤维束级别的局部化损伤，损伤起始位置距离界面边缘可达3.5mm。这种差异源于两种接头形式在应力传递路径上的本质区别——螺栓式接头通过金属法兰形成连续的应力传递通道，而搭接式接头则依赖纤维的连续桥接作用。

基于上述发现，研究团队提出损伤演化敏感度矩阵（DSM），该矩阵以材料点为单元，量化了不同尺度损伤参数对宏观力学响应的影响权重。例如，在螺栓式接头中，界面脱粘损伤参数的权重系数达到0.78，而纤维断裂参数仅为0.21；但在搭接式接头中，纤维断裂权重系数提升至0.65，界面脱粘权重系数下降至0.33。这种敏感性分析为接头优化设计提供了关键指导：在螺栓式接头优化中应优先关注界面脱粘抑制，而搭接式接头则需着重加强纤维断裂韧性。

该方法在工程应用中展现出显著优势。针对某型飞机翼梁连接接头，传统多尺度方法需计算超过2.3×10^6个单元的微观模型，耗时约4.2周。而采用本研究的混合方法后，微观模型计算时间缩短至72小时，宏观模型更新频率从每日1次提升至实时计算。在模拟某极端载荷工况（相当于1.5倍设计极限载荷）时，混合方法成功捕捉到螺栓孔周边3个关键参数的突变：纤维断裂率在0.15秒内从12%骤增至38%，基体损伤度在0.22秒达到临界值0.75，界面脱粘能量耗散速率在0.18秒后呈现指数增长。这些瞬态特征对预测接头提前失效具有重要预警价值。

研究团队进一步开发了面向工程的多尺度协同平台，该平台整合了超过5000组不同工艺参数下的CFRP接头损伤数据，构建了包含7个关键特征参数的数据库。通过迁移学习技术，使新接头形式的损伤预测准确率在3天内即可达到95%以上。平台采用模块化设计，用户可根据具体需求选择不同的微尺度建模模块（如全取向纤维模型、各向异性基体模型）和宏观分析模块（如能量等效法、拓扑优化算法）。

在工业验证方面，研究团队与某航空复合材料制造企业合作，针对某型军用直升机舱门连接接头进行了全寿命周期模拟。结果显示：在循环载荷（10^6次）作用下，螺栓式接头的界面脱粘损伤累积率比传统设计高22%，而搭接式接头的纤维断裂损伤率降低17%。通过敏感性分析指导的工艺改进，使接头在极端载荷下的寿命从设计要求的8000次提升至1.2万次，这相当于将实际服役年限从4.3年延长至6.8年。

值得关注的是，该方法在损伤预测中展现出独特的时空分辨率优势。在微观尺度，通过建立损伤传播的相场模型，实现了亚微米级（0.5μm）损伤的识别精度；在宏观尺度，时间步长可精确到0.001秒，空间分辨率达0.1mm。这种多尺度分辨率协同机制，使得首次能够清晰分辨纤维束滑移（微米级）与基体宏观裂纹（毫米级）的耦合作用机制。

研究团队还开发了面向多物理场耦合的扩展模块，初步实现了热-力-损伤耦合分析。在高温（200℃）循环载荷实验中，发现当温度超过150℃时，纤维断裂阈值会降低23%，而基体界面脱粘临界应力下降18%。这种温度依赖特性为极端环境下的CFRP接头设计提供了重要参考。

未来研究将重点突破以下方向：首先，开发基于物理信息图神经网络（PINN-GNN）的跨尺度建模框架，提升复杂三维接头结构的建模能力；其次，建立考虑材料梯度分布的多尺度参数数据库，当前方法假设材料均匀性导致在梯度变化区域（如层间界）存在15%-20%的预测偏差；最后，探索将数字孪生技术与本方法结合，实现接头损伤的实时在线监测与预测。

该研究的重要意义在于，首次在CFRP接头多尺度损伤分析中实现了计算效率与预测精度的帕累托最优。根据计算资源与预测精度的量化评估，新方法在同等硬件条件下，相比传统方法可将多尺度仿真效率提升40倍，同时将关键参数预测误差控制在5%以内。这种技术突破为航空复合材料结构的全寿命周期管理提供了新的技术路径，预计可使接头设计迭代周期从18个月缩短至6个月，在航空制造领域具有显著的经济价值。